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CATEGORÍA(s) PRINCIPALES DE ESTE CURSO
SOBRE ESTE CURSO
A lo largo del programa Ingeniería de Inteligencia Artificial Certificado Profesional de IBM, creará una cartera de proyectos que demuestren su dominio de los temas del curso. Los proyectos prácticos le brindarán un conocimiento práctico de las bibliotecas de aprendizaje automático y los marcos de aprendizaje profundo como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch y Tensorflow.
También completará un proyecto final en profundidad, donde aplicará sus habilidades de inteligencia artificial y redes neuronales a un desafío del mundo real y demostrará su capacidad para comunicar los resultados del proyecto.
DESCRIPCIÓN
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando industrias enteras, cambiando la forma en que las empresas de todos los sectores aprovechan los datos para tomar decisiones.
Para mantenerse competitivas, las organizaciones necesitan ingenieros de IA calificados que utilicen métodos de vanguardia como algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo para proporcionar datos. Inteligencia accionable impulsada para sus negocios. Este Certificado Profesional de 6 cursos está diseñado para equiparlo con las herramientas que necesita para tener éxito en su carrera como ingeniero de IA o ML.
Dominará los conceptos fundamentales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, utilizando lenguajes de programación como Python.
Aplicará bibliotecas populares de aprendizaje automático y aprendizaje profundo como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch y Tensorflow a problemas de la industria relacionados con el reconocimiento de objetos, visión por computadora, procesamiento de imágenes y videos, análisis de texto, procesamiento del lenguaje natural (NLP), sistemas de recomendación. y otros tipos de clasificadores.
A través de proyectos prácticos, obtendrá habilidades esenciales en ciencia de datos para escalar algoritmos de aprendizaje automático en macrodatos con Apache Spark. Construirá, capacitará e implementará diferentes tipos de arquitecturas profundas, incluidas redes neuronales convolucionales, redes recurrentes y codificadores automáticos.
Además de obtener un Certificado Profesional de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que reconoce su competencia en ingeniería de IA .
CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
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Creado por:Coursera
Ventajas
¿Qué son los Certificados Profesionales de Coursera?
Con un Certificado Profesional de Coursera podrías comenzar una nueva carrera o cambiar tu carrera actual. El mundo de hoy está demandando habilidades y conocimientos en tecnologías que cada vez más empresas necesitan. Aprende a tu propio ritmo, en el momento y el lugar que quieras. En un periodo de menos de un año podrías adquirir un certificado profesional, que sumado a tu profesión actual, podría darte un valor agregado sustancial a tu experiencia laboral y llamar la atención de los “head hunters”.
INSTITUCIONES Y COMPAÑÍAS TOP
La universidades más prestigiosas y las empresas más relevantes del mundo, ofrecen los certificados profesionales en alianza con Coursera
COSTOS OPTIMIZADOS AL MÁXIMO
Los certificados profesionales son la mejor forma de recibir educación de primera calidad en el mundo, a valores únicos.
Obtén una credencial profesional
Cada estudio ofrece opciones de certificación altamente valoradas por reclutadores, o te preparan para la certificación oficial de la industria.
OBTÉN TU CERTIFICADO EN MENOS DE 1 AÑO
Los certificados profesionales son estudios profundos en habilidades tecnológicas de alta demanda, que podrás obtener en 6 a 10 meses aproximadamente.
Coursera ofrece cursos de más de 200 universidades y empresas líderes para brindar aprendizaje en línea en todo el mundo. Con una suscripción a Coursera Plus, obtienes acceso ilimitado a más del 90% de todos los cursos, y los más populares certificados profesionales y especializaciones de Coursera.
Ciencia de datos, negocios y desarrollo personal. Puede inscribirse en varios cursos a la vez, obtener certificados ilimitados y aprender habilidades laborales en demanda para iniciar, crecer e incluso cambiar de carrera.
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Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
NIVEL DE ESTUDIO
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ASPECTOS CLAVE DE ESTE ESTUDIO
- Describir el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático como clasificación, regresión, agrupación y reducción dimensional.
- Implementar modelos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados mediante SciPy y ScikitLearn
- Implementar canalizaciones y algoritmos de aprendizaje automático en Apache Spark
- Cree modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales con Keras, PyTorch y TensorFlow
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