Fundamentos de IA y ML

Comienza tu viaje en la inteligencia artificial aprendiendo los conceptos fundamentales, la historia y los diferentes tipos de algoritmos de machine learning.

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Introducción al aprendizaje automático: Python, R e IA aplicada

Aprenda los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y cree sus primeros modelos de datos predictivos desde cero.
★ 4.5 (3,815)

Ciencia de datos para principiantes: Python, matemáticas y aprendizaje automático

Domine los conceptos fundamentales de la ciencia de datos, desde estadísticas básicas hasta aprendizaje automático introductorio, sin necesidad de experiencia previa.
★ 4.6 (3,190)

Ingeniería de IA en Python: de la ciencia de datos a la IA generativa

Construya una base sólida en ciencia de datos, aprendizaje automático clásico e IA generativa moderna usando Python para diseñar aplicaciones inteligentes basadas en datos.
★ 4.6 (1,386)

Python Ciencia de datos, aprendizaje automático y fundamentos de IA

Construya una base sólida en análisis de datos, modelado predictivo e inteligencia artificial usando Python, Pandas y TensorFlow a través de lecciones estructuradas basadas en texto.
★ 4.6 (1,296)

Fundamentos de IA para la estrategia de negocios

Comprenda los conceptos clave de la inteligencia artificial y aprenda a implementar con seguridad herramientas generativas para mejorar la eficiencia del equipo.
★ 4.5 (1,910)

Fundamentos de aprendizaje automático para la ciencia de datos

Aprenda los conceptos básicos y los algoritmos esenciales para comenzar a desarrollar sus habilidades prácticas de ciencia de datos desde cero.
★ 4.5 (1,096)

Ciencia de datos y aprendizaje automático: una guía para principiantes sobre Python e IA

Construya una base sólida en Python, análisis de datos y modelado predictivo para resolver problemas del mundo real con técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
★ 4.2 (6,045)

Inteligencia Artificial Aplicada: Construir Proyectos para Negocios y Tecnología

Obtenga experiencia práctica en la creación e implementación de modelos de IA prácticos para aplicaciones financieras, de atención médica y creativas mediante flujos de trabajo en la nube modernos.
★ 4.6 (2,809)

Fundamentos de regresión logística para aprendizaje automático en Python

Construya una base sólida en modelado predictivo aprendiendo las matemáticas y la implementación de Python de la clasificación binaria.
★ 4.7 (4,920)

Introducción a la ciencia de datos: Python, SQL y fundamentos de IA

Adquiera habilidades fundamentales en análisis de datos, visualización y aprendizaje automático usando Python, SQL, Tableau y herramientas modernas de IA a través de guías prácticas escritas.
★ 4.5 (9,261)

Fundación Matemática para la Ciencia de Datos e IA Generativa

Domine el álgebra lineal esencial, la probabilidad, el cálculo y las estadísticas necesarias para comprender los algoritmos modernos de aprendizaje automático y los modelos generativos de IA.
★ 4.5 (4,004)

Cálculo para la ciencia de datos: Fundamentos para el aprendizaje automático

Domine los conceptos de cálculo esenciales detrás de la optimización y las redes neuronales para pasar de copiar código a comprender realmente los algoritmos de aprendizaje automático.
★ 4.8 (1,652)

Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Guía para principiantes

Comprenda los conceptos básicos de las redes neuronales, la visión por computadora y los modelos generativos modernos para comenzar su viaje en el mundo de la tecnología.
★ 4.5 (8,966)

Fundamentos de aprendizaje automático: una introducción no técnica

Desmitifica la inteligencia artificial y domina los conceptos básicos, los flujos de trabajo y las aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático sin escribir ni una sola línea de código.
★ 4.8 (8,949)

Fundamentos de Redes Neurales y Aprendizaje Profundo Moderno

Domine los conceptos básicos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo para comenzar a comprender, diseñar y entrenar modelos modernos de inteligencia artificial.
★ 5.0 (6,972)

Fundamentos de la ciencia de datos

Aprenda a analizar conjuntos de datos, crear modelos predictivos e implementar flujos de trabajo de datos modernos con Python.
★ 5.0 (6,972)

Fundamentos de la inteligencia artificial: Desarrolle su alfabetización en IA

Obtenga una comprensión sólida del aprendizaje automático, las redes neuronales y las herramientas de IA generativa para impulsar su carrera y navegar por el panorama tecnológico moderno.
★ 5.0 (6,972)

Fundamentos de aprendizaje automático para la ciencia de datos

Domine los principios básicos del aprendizaje supervisado y no supervisado para crear modelos predictivos y resolver desafíos prácticos de negocios.
★ 4.5 (6,424)

Fundamentos de aprendizaje automático con PyTorch

Construya una base sólida en aprendizaje automático entrenando modelos de clasificación, regresión y aprendizaje profundo con PyTorch para el análisis de datos del mundo real.
★ 4.7 (3,825)

Ingeniería de características práctica para aprendizaje automático

Transforme datos sin procesar y desordenados en características limpias y listas para el modelo y mejore la precisión de sus predicciones de aprendizaje automático.
★ 4.5 (3,780)
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