Rating 4.6 out of 5 (218 ratings in Udemy)
What you'll learn
- Experiencia práctica utilizando conjuntos de datos del mundo real, entrenando y desplegando modelos usando Tensorflow y AWS SageMaker
- Desplegar el modelo basado en Emotion AI usando Tensorflow 2.0 Serving y usa el modelo para hacer la inferencia.
- Comprender el concepto de IA explicable y descubrir la naturaleza de caja negra de las redes neuronales artificiales y visualizar sus capas ocultas con GradCam.
- Desarrollar un modelo de …
Rating 4.6 out of 5 (218 ratings in Udemy)
What you'll learn
- Experiencia práctica utilizando conjuntos de datos del mundo real, entrenando y desplegando modelos usando Tensorflow y AWS SageMaker
- Desplegar el modelo basado en Emotion AI usando Tensorflow 2.0 Serving y usa el modelo para hacer la inferencia.
- Comprender el concepto de IA explicable y descubrir la naturaleza de caja negra de las redes neuronales artificiales y visualizar sus capas ocultas con GradCam.
- Desarrollar un modelo de Deep Learning para automatizar y optimizar los procesos de detección de tumores cerebrales en un hospital.
- Construir y entrenar el modelo de IA para detectar y localizar los tumores cerebrales utilizando las redes ResNets y ResUnet (aplicaciones en salud).
- Entender la teoría y la intuición que hay detrás de los modelos de segmentación y el estado del arte de las redes ResUnet.
- Construir, entrenar y desplegar modelos de IA en los negocios para predecir el déficit en tarjetas de crédito utilizando el algoritmo en AWS SageMaker XGBoost.
- Optimizar los parámetros del modelo XGBoost utilizando la búsqueda de optimización de hiperparámetros.
- Aplicar la IA en las aplicaciones de negocios realizando una segmentación del mercado de clientes para optimizar la estrategia de marketing.
- Comprender la teoría y las matemáticas subyacentes detrás del algoritmo DeepDream para la generación de arte.
- Desarrollar, entrenar y probar el estado del arte del algoritmo DeepDream para crear obras de arte basadas en IA, usando el API de Keras en Tensorflow 2.0.
- Desarrollar modelos de RNA y entrenarlos en Google’s Colab mientras se aprovecha la potencia de las GPU y TPU.
Description
¡La revolución de la Inteligencia Artificial (IA) está aquí!
"El mercado de la Inteligencia Artificial en todo el mundo se proyecta que crezca en 284.6 Billones de dólares, impulsado por un crecimiento compuesto del 43,9%. El Deep Learning, uno de los segmentos analizados y dimensionados en este estudio, muestra el potencial para crecer a más de 42. 5%.” (FUENTE: globenewswire).
La IA es la ciencia que permite a los ordenadores imitar la inteligencia humana, como la toma de decisiones, el razonamiento, el procesamiento de textos y la percepción visual. La IA es un campo general más amplio que abarca varios sub campos como el aprendizaje automático, la robótica y la visión por computador.
Para que las empresas se vuelvan competitivas y aumenten su crecimiento, necesitan aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar los procesos, reducir los costes y aumentar los ingresos. Hoy en día, la IA se implementa ampliamente en muchos sectores y ha estado transformando todas las industrias, desde la banca hasta la salud, el transporte y la tecnología.
La demanda de talentos de IA ha aumentado exponencialmente en los últimos años y ya no se limita a Silicon Valley! Según Forbes, las habilidades de IA están entre las más demandadas para el 2020.
El propósito de este curso es proporcionarte conocimientos sobre aspectos clave de las aplicaciones modernas de la Inteligencia Artificial de una manera práctica, fácil y divertida.
El curso proporciona a los estudiantes una experiencia práctica utilizando conjuntos de datos del mundo real. El curso cubre muchos temas y aplicaciones nuevas como Emotion IA, la explicación clara de la caja negra detrás de la IA, la IA creativa y las aplicaciones de la IA en la salud, los negocios y las finanzas.
Una característica clave y única de este curso es que entrenaremos y desplegaremos modelos usando Tensorflow y AWS SageMaker. Además, cubriremos varios elementos del flujo de trabajo AI/ML que cubren la construcción de modelos, el entrenamiento, la sincronización de los hiper parámetros, y el despliegue. Además, el curso ha sido cuidadosamente diseñado para cubrir aspectos clave de la IA como el Aprendizaje automatizado, el Deep Learning, y la visión por computador.
AQUÍ HAY UN RESUMEN DE LOS PROYECTOS QUE ABARCAREMOS:
Proyecto #1 (Emotion AI): Clasificación de Emociones y Detección de Puntos Faciales Claves usando IA.
Proyecto #2 (AI en el Cuidado de la Salud): Detección y localización de tumores cerebrales mediante la IA.
Proyecto #3 (IA en Negocios/Marketing): Segmentación de clientes en centros comerciales usando auto encoders y algoritmos de aprendizaje automático no supervisados.
Proyecto #4: (AI en Negocios/Finanzas): Predicción y supervisión de la validez tarjetas de crédito usando el algoritmo XG-Boost de AWS SageMaker (AutoPilot).
Proyecto #5 (IA Creativa): Generación de obras de arte por la IA.
PARA QUIÉN ES ESTE CURSO:
El curso está dirigido a profesionales de la IA, aspirantes a científicos de datos, entusiastas de la tecnología y consultores que deseen obtener una comprensión fundamental de la ciencia de los datos y resolver problemas del mundo real. Aquí hay una lista de para quién es este curso:
Consultores experimentados que quieran transformar industrias aprovechando la IA.
Profesionales de la IA que quieran avanzar en sus carreras y construir su portfolio.
Propietarios de negocios visionarios que quieren aprovechar el poder de la IA para maximizar los ingresos, reducir los costes y optimizar su negocio.
Entusiastas de la tecnología que son apasionados de la IA y quieren ganar experiencia práctica en el mundo real.
PRE-REQUISITOS DEL CURSO:
Se recomiendan conocimientos básicos de programación. Sin embargo, estos temas se cubrirán ampliamente durante las primeras clases del curso; por lo tanto, el curso no tiene pre requisitos necesarios y está abierto a cualquier persona con conocimientos básicos de programación. Los estudiantes que se inscriban en este curso dominarán los fundamentos de la ciencia de datos y aplicarán directamente estos conocimientos para resolver desafiantes problemas empresariales del mundo real.
Paid
Self paced
All Levels
Spanish
2314
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