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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.
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 .
Este curso, parte del Certificado Profesional Ingeniería de Inteligencia Artificial de IBM, se sumerge en los conceptos básicos del aprendizaje automático mediante un lenguaje de programación accesible y conocido, Python. En este curso, revisaremos dos componentes principales: Primero, aprenderá sobre el propósito del aprendizaje automático y dónde se aplica al mundo real. En segundo lugar, obtendrá una descripción general de los temas del aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado o no supervisado, la evaluación de modelos y los algoritmos de aprendizaje automático.
En este curso, practicarás con ejemplos de la vida real de aprendizaje automático y verás cómo afecta a la sociedad de formas que quizás no hayas adivinado. Con solo dedicar unas horas a la semana durante las próximas semanas, esto es lo que obtendrá.
Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM al completar con éxito el curso.
Este curso, parte del Certificado Profesional de IBM en Ingeniería de Inteligencia Artificial le otorgará las habilidades para escalar tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático (ML) en conjuntos de Big Data utilizando Apache Spark. La mayor parte del trabajo de aprendizaje automático del mundo real implica conjuntos de datos muy grandes que van más allá de las limitaciones de CPU, memoria y almacenamiento de una sola computadora.
Apache Spark es un marco de código abierto que aprovecha la computación en clúster y el almacenamiento distribuido para procesar conjuntos de datos extremadamente grandes de una manera eficiente y rentable. Por lo tanto, un conocimiento aplicado del trabajo con Apache Spark es un gran activo y un diferenciador potencial para un ingeniero de aprendizaje automático.
Después de completar este curso, podrá:
NOTA: Practicará la ejecución de tareas de aprendizaje automático de forma práctica en un clúster de Apache Spark proporcionado por IBM sin cargo durante el curso, que podrá seguir utilizando posteriormente. Requisitos previos: - programación básica de Python - aprendizaje automático básico (en este curso también se proporcionan videos de introducción opcionales) - Habilidades básicas de SQL para contenido opcional Se recomiendan los siguientes cursos antes de tomar esta clase (a menos que ya tenga las habilidades) https: // www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science o similar https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python o similar https://www.coursera.org/ learn / sql-data-science para conferencias opcionales
¿Está buscando comenzar una carrera en Deep Learning? No busque más. Este curso lo introducirá en el campo del aprendizaje profundo y lo ayudará a responder muchas preguntas que la gente se hace hoy en día, como qué es el aprendizaje profundo y cómo se comparan los modelos de aprendizaje profundo con las redes neuronales artificiales.
Aprenderá sobre los diferentes modelos de aprendizaje profundo y creará su primer modelo de aprendizaje profundo utilizando la biblioteca de Keras.
Después de completar este curso, los alumnos podrán:
El curso le enseñará cómo desarrollar modelos de aprendizaje profundo utilizando Pytorch. El curso comenzará con los tensores de Pytorch y el paquete de diferenciación automática. Luego, cada sección cubrirá diferentes modelos comenzando con los fundamentos como la regresión lineal y la regresión logística / softmax. Seguido por las redes neuronales profundas Feedforward, el papel de las diferentes funciones de activación, normalización y capas de abandono. Luego, se tratarán las redes neuronales convolucionales y el aprendizaje por transferencia. Finalmente, se cubrirán varios otros métodos de aprendizaje profundo.
Resultados del aprendizaje: después de completar este curso, los alumnos podrán:
La mayoría de los datos del mundo no están etiquetados ni estructurados. Las redes neuronales superficiales no pueden capturar fácilmente la estructura relevante en, por ejemplo, imágenes, sonido y datos textuales. Las redes profundas son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de este tipo de datos. En este curso, usará la biblioteca de TensorFlow para aplicar el aprendizaje profundo a diferentes tipos de datos con el fin de resolver problemas del mundo real.
Resultados de aprendizaje: Después de completar este curso, los alumnos podrán:
En esta piedra angular, los alumnos aplicarán su conocimiento y experiencia de aprendizaje profundo a un desafío del mundo real. Utilizarán una biblioteca de su elección para desarrollar y probar un modelo de aprendizaje profundo. Cargarán y preprocesarán datos para un problema real, construirán el modelo y lo validarán. Luego, los estudiantes presentarán un informe del proyecto para demostrar la validez de su modelo y su competencia en el campo del aprendizaje profundo.
Resultados del aprendizaje:
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Ph.D., Sr. Data Scientist
IBM Developer Skills Network
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IBM ofrece una amplia gama de servicios de consultoría y tecnología; una amplia cartera de middleware para colaboración, análisis predictivo, desarrollo de software y gestión de sistemas; y los servidores y supercomputadoras más avanzados del mundo. Utilizando su experiencia en consultoría empresarial, tecnología e I + D, IBM ayuda a los clientes a volverse "más inteligentes" a medida que el planeta se interconecta más digitalmente. IBM invierte más de $ 6 mil millones al año en I + D, y acaba de completar su vigésimo primer año de liderazgo en patentes. IBM Research ha recibido reconocimiento más allá de cualquier organización de investigación de tecnología comercial y alberga 5 premios Nobel, 9 medallas nacionales de tecnología de EE. UU., 5 medallas nacionales de ciencia de EE. UU., 6 premios Turing y 10 miembros del Salón de la Fama de Inventores de EE.
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