La Inteligencia Artificial influye en nuestra forma de vivir, trabajar y jugar. Por lo tanto, aprender sobre IA te ayudará a prosperar en el mundo contemporáneo.
No es necesario que te conviertas en un experto en Inteligencia Artificial, pero al menos comprenderla te ayudará a navegar por una realidad digital y cotidiana. Pero si quieres convertirte en un experto en IA, puede convertirse en el comienzo de una trayectoria profesional muy bien remunerada o de un negocio en línea.
En cualquier caso, todo el mundo necesita algún tipo de formación, especialmente cuando esta es gratuita y la ofrece una de las mejores universidades del mundo.
«Nada en la vida hay que temer, sólo hay que comprender. Ahora es el momento de comprender más para temer menos».
Marie Curie
Permíteme presentarte cinco cursos gratuitos de la Universidad de Harvard sobre IA para principiantes y niveles intermedios.
Tabla de contenidos
Data Science: Machine Learning
Entre los métodos más populares del Data Science se encuentra el Machine Learning. El Machine Learning produce algoritmos de predicción utilizando datos, a diferencia de los anteriores procesos de decisión guiados por ordenador.
Algunos ejemplos de productos populares de Machine Learning son los lectores de escritura a mano del servicio postal, el reconocimiento de voz, los sistemas de recomendación de películas y los detectores de spam.
Lo que aprenderás:
- Los fundamentos del Machine Learning
- Cómo utilizar la validación cruzada para evitar el sobreentrenamiento
- Varios algoritmos de Machine Learning bien conocidos
- Cómo construir un sistema de recomendación
- ¿Qué es exactamente la regularización, y por qué es útil?
Dificultad: Principiantes
Fundamentos de TinyML
Tiny Machine Learning (TinyML) es uno de los campos de deep learning de más rápido crecimiento y cada vez está más extendido. Este curso sienta las bases para que comprendas este tema en expansión.
TinyML combina aplicaciones, algoritmos, hardware y software de Machine Learning (Machine Learning, ML) integrado. TinyML varía del Machine Learning convencional (p. ej., servidor y nube) porque necesita conocimientos de software y hardware embebido.
Lo que aprenderás:
- Fundamentos delMachine Learning (ML)
- Fundamentos del Deep Learning
- Cómo recopilar datos para el Machine Learning
- Cómo entrenar e implementar modelos deMachine Learning
- Comprensión del Machine Learning embebido
- Diseño responsable de IA
Dificultad: Principiantes
Análisis de datos de alta dimensión
Este curso de data science se centra en el análisis y la interpretación de datos. En esta formación estudiarás sobre la cuestiones matemáticas de distancia para apoyar el uso de la descomposición de valores singulares (SVD) para la reducción de dimensiones y el escalado multidimensional y su relación con el análisis de componentes principales.
El curso analizará el efecto lote, el reto más complejo del análisis de datos genómicos, y cómo detectarlo y corregirlo. Se explicarán los análisis de componentes principales y de factores y se mostrará cómo se utilizan para visualizar y analizar datos experimentales de alto rendimiento.
Lo que aprenderás:
- Distancia en matemáticas
- Dimensiones reducidas
- Análisis de componentes principales y descomposición de valores singulares
- Parcelas utilizando el escalado multidimensional
- Evaluación de factores
- Gestión de efectos de lote
Dificultad: Intermedio
Introducción a la Inteligencia Artificial con Python de CS50
Esta formación te ayudará a resolver retos del mundo real y a avanzar en tu carrera profesional.
La Introducción a la Inteligencia Artificial con Python de CS50 examina los principios y técnicas detrás de los motores de juego, el reconocimiento de escritura a mano y la traducción automática.
Aprenderás a aplicar técnicas de búsqueda de grafos, clasificación, optimización, aprendizaje por refuerzo y otros conceptos de IA y Machine Learning a programas en Python.
Lo que aprenderás:
- Algoritmos para la búsqueda de grafos
- Aprendizaje por refuerzo
- Aprendizaje por máquina
- Principios de la inteligencia artificial
- Diseño de sistemas inteligentes
- Cómo implementar la inteligencia artificial en un programa Python
Dificultad: Principiantes
Data Science: Capstone
Necesitas práctica y experiencia para convertirte en un experto data scientist. El proyecto final te permitirá utilizar tus habilidades de análisis de datos R de la serie. Este proyecto final pondrá a prueba la visualización de datos, probabilidad, inferencia y modelado, manejo de datos, organización de datos, regresión y Machine Learning.
Los profesores proporcionan menos supervisión en este curso que en el resto del Programa de Certificado Profesional en Data Science. El proyecto te proporcionará un producto de datos para presentar a futuras empresas o programas escolares, demostrando tus habilidades en Data Science.
Lo que aprenderás:
- Cómo aplicar tus conocimientos y habilidades de la serie a un escenario del mundo real
- Trabajar en un proyecto de análisis de datos por tu cuenta.
Dificultad: Principiantes