Como aprender inteligencia artificial

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En resumen, estos son 10 de nuestros cursos de inteligencia artificial más popularesPreguntas frecuentes sobre la inteligencia artificialEste contenido de preguntas frecuentes se ha puesto a disposición únicamente con fines informativos. Se aconseja a los estudiantes que realicen una investigación adicional para asegurarse de que los cursos y otras credenciales perseguidas cumplen con sus objetivos personales, profesionales y financieros.

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En este artículo, no sólo vamos a definir exactamente lo que es la inteligencia artificial, sino que también vamos a ver un proceso paso a paso a seguir si quieres entrar en la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial (IA) es una rama de las ciencias de la computación que se ocupa de la construcción de máquinas lo suficientemente inteligentes como para realizar tareas que normalmente requerirían la inteligencia y la intervención humana.

Por ejemplo, te encontrarás con preguntas como: ¿cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático? ¿Y el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? Y el reconocimiento del habla y el procesamiento del lenguaje natural?

Netflix observará de cerca tus interacciones con otras películas, series y películas en su plataforma y luego utilizará su tecnología predictiva para ofrecerte una sugerencia muy precisa de películas y programas que podrían gustarte, basándose en tu comportamiento anterior.

Pero aparte de eso, la aplicación más interesante de la IA en la panadería es cuando se trata de detectar anomalías y fraudes. Aunque el uso de la IA para la detección de fraudes no sea un concepto nuevo, su uso ha mejorado realmente la seguridad en varios sectores, incluido el bancario.

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Este libro ofrece una cobertura completa de la teoría y las aplicaciones combinadas de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM). En lugar de considerar el campo sólo desde una perspectiva teórica o sólo práctica, este libro unifica ambas perspectivas para ofrecer una comprensión holística. La primera parte introduce los conceptos de IA y ML y su origen y estado actual. Las partes segunda y tercera profundizan en los aspectos conceptuales y teóricos de las técnicas de ML estático y dinámico. La cuarta parte describe las aplicaciones prácticas en las que se pueden aplicar las técnicas presentadas. La quinta parte introduce al usuario en algunas de las estrategias de implementación para resolver problemas de ML de la vida real.  El libro es apropiado para estudiantes de posgrado y cursos superiores de grado, además de investigadores y profesionales. Hace un uso mínimo de las matemáticas para que los temas sean más intuitivos y accesibles.

El Dr. Ameet Joshi se doctoró en la Universidad Estatal de Michigan en 2006. Tiene más de 15 años de experiencia en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático en diferentes entornos industriales, como la inspección de oleoductos, la desagregación de energía doméstica, la inteligencia de Microsoft Cortana y la inteligencia empresarial en CRM. Actualmente es Gerente de Ciencia de Datos en Microsoft. Anteriormente, ha trabajado como especialista en aprendizaje automático en Belkin International y como director de investigación en Microline Technology Corp. Es miembro de varios comités técnicos, ha publicado en numerosos congresos y revistas y ha colaborado en libros editados. También tiene dos patentes y ha recibido varios premios de la industria, entre ellos el de Miembro Senior del IEEE (que sólo alcanza el 8% de los miembros).

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Afortunadamente, hoy en día no es necesario dedicar años a estudiar en la universidad para familiarizarse con esta tecnología aparentemente tan compleja. En los últimos años ha surgido un número creciente de cursos en línea que abarcan desde los aspectos básicos hasta la implementación avanzada.

Algunos están dirigidos a personas que quieren sumergirse directamente en la codificación de sus propias redes neuronales artificiales y, como es lógico, presuponen un cierto nivel de conocimientos técnicos. Otros son útiles para quienes quieren aprender cómo esta tecnología puede ser aplicada por cualquier persona, independientemente de sus conocimientos técnicos previos, para resolver problemas reales.

Está diseñado para que los que no tienen conocimientos previos de aprendizaje automático puedan empezar desde el principio, los que tienen algo de experiencia pueden elegir los módulos que les interesan, mientras que los expertos en aprendizaje automático pueden utilizarlo como una introducción a TensorFlow.

El curso está dirigido a aquellos que buscan poner el aprendizaje automático, la tecnología de redes neuronales para trabajar como analistas de datos, científicos de datos o ingenieros de aprendizaje automático, así como las personas emprendedoras que desean hacer uso de la plétora de bibliotecas de código abierto y materiales disponibles.

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