🔥 Seguro también te interesa: cómo aprender aprendizaje automático >> diferencia entre AI, ML e DS >> aprender inteligencia artificial >> guía de tensorflow >> cómo aprender python >> aprender a programar
La demanda de personas con conocimientos y habilidades en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) supera enormemente la oferta. Esto significa que aprender y obtener calificaciones en estas materias puede ser una excelente manera de mejorar sus perspectivas profesionales. Sin embargo, no todos tienen el tiempo libre y el dinero para pasar años estudiando para obtener un título u otras calificaciones formales.
Hoy, con la gran cantidad de contenido educativo disponible gratuitamente en línea, puede que no sea necesario. Hay tantos cursos, tutoriales y guías disponibles en línea que es perfectamente posible obtener una base sólida en estas materias sin pagar un centavo. Además, puedes estudiar a tu propio ritmo y a tu propio ritmo. Algunos de estos materiales son producidos por las principales universidades del mundo, mientras que otros son elaborados por profesionales experimentados dispuestos a compartir sus conocimientos.
Estos cursos están dirigidos a una variedad de audiencias diferentes: tal vez desee aprender a diseñar y codificar algoritmos de inteligencia artificial, tal vez desee unir la creciente gama de herramientas y servicios de inteligencia artificial "DIY" que están disponibles, o tal vez necesite para gestionar proyectos de IA en su organización. Sean cuales sean sus necesidades, es probable que encuentre algo aquí que amplíe sus horizontes.
Elementos de IA - Universidad de Helsinki
Esta es una clase de nivel elemental dirigida a cualquiera que quiera entender lo que hace la IA, cómo podría afectarlos y para qué se puede usar, sin involucrarse en las matemáticas y estadísticas subyacentes. Demuestra que no es necesario un conocimiento profundo de esos campos para comenzar a aprovechar las oportunidades que ofrece la IA y el aprendizaje automático, e incluye ejercicios prácticos. Originalmente disponible solo en Finlandia (y en finlandés) como parte del impulso del gobierno para educar a su población sobre IA, el año pasado, se tomó la decisión de ponerlo a disposición del mundo.
Esta colección de tutoriales, guías y recursos ha crecido considerablemente desde la última vez que la destaqué . Además de tutoriales básicos que cubren los fundamentos, también ofrece instrucciones sobre cómo aplicar IA y ML a los desafíos sociales, ambientales y humanitarios, así como información sobre cómo garantizar que sus implementaciones de IA sean éticas y "centradas en las personas". para desarrollar una comprensión amplia de los muchos factores, tecnológicos o de otro tipo, que es importante tener en cuenta al considerar cómo la IA podría funcionar para usted.
Introducción a la inteligencia artificial - Udacity
Este curso comienza con los fundamentos de la estadística y la lógica antes de pasar a discutir usos más aplicados y específicos de la inteligencia artificial, incluida la robótica, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Es enseñado por dos investigadores experimentados en IA, Peter Norvig y Sebastian Thrun, y está diseñado para tomar alrededor de cuatro meses en completarse.
Aprendizaje automático - Universidad de Stanford (Coursera)
A menudo citado por expertos en IA como el recurso en línea más importante para cualquiera que quiera aprender IA, este curso está dirigido por Andrew Ng, quien fundó el pionero programa de aprendizaje profundo Google Brain. Este curso proporciona una base sólida en los fundamentos matemáticos, estadísticos y de informática que se utilizan para desarrollar y desplegar máquinas de aprendizaje automatizadas.
IA para todos - Andrew Ng (Coursera)
Otro curso de Andrew Ng: este está dirigido explícitamente a aquellos que no necesitan una comprensión técnica profunda del tema pero que quieran comenzar a aprovechar la IA en sus organizaciones o trabajar para implementar iniciativas de IA mientras trabajan con personas no técnicas equipos Cubre el flujo de trabajo de ejecutar proyectos de IA, así como también cómo desarrollar una estrategia en torno a las implementaciones de IA en los negocios.
Conceptos básicos de ciencia de datos y aprendizaje automático - Microsoft (EdX)
Este curso también figura en mi guía de los mejores cursos gratuitos de ciencia de datos . Por supuesto, hay una gran cantidad de cruces entre los dos temas, ya que la ciencia de datos es la base de toda la IA de hoy. Si está confundido acerca de la terminología, piense en el aprendizaje automático como una técnica que aprovecha la ciencia de datos para lograr lo que actualmente entendemos como IA. Este curso ofrece una excelente visión general, ya que comienza explicando los conceptos básicos de la ciencia de datos antes de continuar para demostrar cómo se aplican en el aprendizaje automático.
Curso intensivo de aprendizaje automático - Google
Se dice que otro curso de Google, y este se requiere lectura para todos aquellos cuyo trabajo está involucrado con la inteligencia artificial en el gigante tecnológico. Este curso cubre los conceptos básicos, pero también avanza hacia la teoría y las aplicaciones prácticas de TensorFlow, la biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto de Google que utiliza en muchos de sus propios servicios y proyectos mejorados por IA.
Aprendiendo de los datos (Aprendizaje automático introductorio) - Caltech (EdX)
Comenzando con principios teóricos como "¿qué es aprender?" y "¿pueden aprender las máquinas?" Este curso cubre aplicaciones prácticas avanzadas, incluida la creación de algoritmos ML utilizados para alimentar redes neuronales. Su objetivo es ayudar a aquellos que tienen una carrera como científicos de datos o analistas. Al igual que muchos de los cursos cubiertos aquí, todos los materiales están disponibles gratuitamente, pero al final puede pagar $ 50 por la certificación oficial.
Inteligencia Artificial de la A a la Z: aprenda a construir una IA - Udemy
Otro curso que adopta un enfoque ligeramente diferente, aquí se le explican los pasos prácticos necesarios para construir máquinas que resuelvan una serie de problemas de IA del mundo real, como conducir un automóvil o jugar un juego. También cubre Q-learning, una forma de aprendizaje automático basada en el aprendizaje por refuerzo, que está ganando popularidad en aplicaciones de vanguardia.
Aplicaciones creativas de aprendizaje profundo con Tensorflow - Kadenze (Class Central)
El aprendizaje profundo es uno de los campos más avanzados de la IA, y está empujando los límites de la creación de máquinas que puedan pensar y aprender como los humanos. Este es otro curso centrado en el marco de TensorFlow de código abierto creado originalmente por Google para su uso en Deep Learning, y es uno que ha recibido buenas críticas por brindar una guía fácil de seguir para un tema técnico complejo.
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Demand for people with artificial intelligence and machine learning skills has never been bigger. Demand clearly outstrips supply. If you want to boost your AI and ML skills, then these 10 free courses are a great place to start.
Source: https://www.forbes.com
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