IA aplicada con DeepLearning - Curso Virtual - Coursera Verified listing

>>> Al inscribirse en este curso, acepta el Acuerdo de licencia de usuario final tal como se establece en las Preguntas frecuentes.

Una vez inscrito, puede acceder a la licencia en el área de Recursos <<< Este curso, Inteligencia Artificial Aplicada con Aprendizaje Profundo, es parte del Certificado de Ciencia de Datos Avanzado de IBM que IBM está creando actualmente y le brinda fácil acceso a información valiosa sobre modelos de Aprendizaje Profundo utilizado por expertos en procesamiento de lenguaje natural, visión artificial, análisis de series temporales y muchas otras disciplinas.

Aprenderemos sobre los fundamentos de Álgebra Lineal y Redes Neuronales.

Luego presentamos los marcos de DeepLearning más populares como Keras, TensorFlow, PyTorch, DeepLearning4J y Apache SystemML.

Keras y TensorFlow constituyen la mayor parte de este curso.

Aprendemos sobre detección de anomalías, pronóstico de series temporales, Reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural mediante la creación de modelos utilizando Keras en ejemplos de la vida real de IoT (Internet de las cosas), datos financieros marcados, literatura o bases de datos de imágenes.

Finalmente, aprendemos cómo escalar esos cerebros artificiales usando Kubernetes, Apache Spark y GPU.

IMPORTANTE: ESTE CURSO POR SÍ MISMO NO ES SUFICIENTE PARA OBTENER EL "certificado IBM Watson IoT Certified Data Scientist".

Debe tomar otros tres cursos donde dos de ellos están construidos actualmente.

La especialización estará lista a fines de la primavera o principios del verano de 2018.

Con estos enfoques, independientemente de sus niveles de habilidad en los temas que le gustaría dominar, puede cambiar su forma de pensar y cambiar su vida.

Si ya es un experto, este vistazo bajo el capó mental le dará sus ideas para impulsar la creación e implementación exitosas de modelos de DeepLearning.

Si tiene dificultades, verá un tesoro estructurado de técnicas prácticas que lo guiarán a través de lo que debe hacer para encaminarse.

Si alguna vez ha querido mejorar en algo, este curso le servirá de guía.

Requisitos previos: algunas habilidades de codificación son necesarias.

Preferiblemente python, pero cualquier otro lenguaje de programación funcionará bien.

También se valorará algo de comprensión básica de las matemáticas (álgebra lineal), pero también cubriremos esa parte en la primera semana.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM.

Para obtener más información sobre las credenciales digitales de IBM, siga el enlace ibm.

biz/badging.

Si alguna vez ha querido mejorar en algo, este curso le servirá de guía.

Requisitos previos: algunas habilidades de codificación son necesarias.

Preferiblemente python, pero cualquier otro lenguaje de programación funcionará bien.

También se valorará algo de comprensión básica de las matemáticas (álgebra lineal), pero también cubriremos esa parte en la primera semana.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM.

Para obtener más información sobre las credenciales digitales de IBM, siga el enlace ibm.

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Requisitos previos: algunas habilidades de codificación son necesarias.

Preferiblemente python, pero cualquier otro lenguaje de programación funcionará bien.

También se valorará algo de comprensión básica de las matemáticas (álgebra lineal), pero también cubriremos esa parte en la primera semana.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM.

Para obtener más información sobre las credenciales digitales de IBM, siga el enlace ibm.

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