Los 6 mejores cursos gratuitos de Inteligencia Artificial en línea disponibles hoy
Una base básica en los principios y prácticas en torno a la inteligencia artificial (IA), la automatización y los sistemas cognitivos es algo que probablemente se volverá cada vez más valioso, independientemente de su campo de negocio, experiencia o profesión.
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Afortunadamente, hoy en día no tienes que tomarte años de tu vida estudiando en la universidad para familiarizarte con esta tecnología aparentemente enormemente compleja. En los últimos años ha surgido un número creciente de cursos en línea que abarcan desde lo básico hasta la implementación avanzada.
Algunos están dirigidos a personas que quieren sumergirse directamente en la codificación de sus propias redes neuronales artificiales y, comprensiblemente, asumen un cierto nivel de habilidad técnica. Otros son útiles para aquellos que quieren aprender cómo esta tecnología puede ser aplicada por cualquier persona, independientemente de su experiencia técnica previa, para resolver problemas de palabras reales.
En esta publicación, daré un resumen de algunos de los mejores gratuitos que están disponibles en la actualidad.
Este recurso recientemente lanzado es parte del plan de Google para ampliar la comprensión de la IA entre el público en general. El material se está agregando lentamente, pero ya contiene un curso intensivo de aprendizaje automático con TensorFlow (la biblioteca de aprendizaje automático de Google).
El curso cubre el terreno desde una introducción básica al aprendizaje automático, para comenzar con TensorFlow, para diseñar y entrenar redes neuronales.
Está diseñado para que aquellos sin conocimientos previos de aprendizaje automático puedan comenzar desde el principio, aquellos con algo de experiencia puedan elegir los módulos que les interesen, mientras que los expertos en aprendizaje automático pueden usarlo como una introducción a TensorFlow.
Google: aprendizaje automático
Este es un curso un poco más detallado de Google que se ofrece a través de Udacity. Como tal, no está dirigido a principiantes completos y asume cierta experiencia previa en aprendizaje automático, hasta el punto en que al menos está familiarizado con los métodos de aprendizaje supervisado.
Se centra en el aprendizaje profundo y el diseño de sistemas de autoaprendizaje que pueden aprender de conjuntos de datos grandes y complejos.
El curso está dirigido a aquellos que buscan poner en funcionamiento el aprendizaje automático y la tecnología de redes neuronales como analistas de datos, científicos de datos o ingenieros de aprendizaje automático, así como personas emprendedoras que desean hacer uso de la gran cantidad de bibliotecas y materiales de código abierto disponibles.
Universidad de Stanford – Aprendizaje automático
Este curso se ofrece a través de Coursera y es impartido por Andrew Ng, el fundador de la unidad de investigación de aprendizaje profundo de Google, Google Brain, y director de inteligencia artificial de Baidu.
El curso completo se puede estudiar de forma gratuita, aunque también existe la opción de pagar por la certificación, lo que sin duda podría ser útil si planea utilizar su conocimiento de la IA para aumentar sus perspectivas profesionales.
El curso cubre el espectro de implementaciones de aprendizaje automático en el mundo real desde el reconocimiento de voz y la mejora de la búsqueda web, al tiempo que profundiza en temas de estadísticas como la regresión lineal, los métodos de retropropagación a través de los cuales las redes neuronales “aprenden” y un tutorial de Matlab: uno de los lenguajes de programación más utilizados para herramientas de IA basadas en probabilidades.
Universidad de Columbia – Aprendizaje automático
Este curso también está disponible en su totalidad de forma gratuita en línea, con la opción de pagar la certificación en caso de que la necesite.
Promete enseñar modelos, métodos y aplicaciones para resolver problemas del mundo real utilizando métodos probabilísticos y no probabilísticos, así como aprendizaje supervisado y no supervisado.
Para aprovechar al máximo el curso, debe esperar pasar de ocho a diez horas a la semana en los materiales y ejercicios, durante 12 semanas, pero esta es una educación gratuita a nivel de la Ivy League, por lo que no esperaría que sea un brisa.
Se ofrece a través del proveedor de cursos online sin ánimo de lucro edX, donde forma parte del nanogrado de Inteligencia Artificial.
Nvidia: fundamentos del aprendizaje profundo para visión artificial
La visión por computadora es la subdisciplina de la inteligencia artificial de construir computadoras que pueden “ver” procesando información visual de la misma manera que lo hacen nuestros cerebros.
Además de los fundamentos técnicos, cubre cómo identificar situaciones o problemas que pueden beneficiarse de la aplicación de máquinas capaces de reconocer objetos y clasificar imágenes.
Como fabricante de unidades de procesamiento de gráficos (GPU), como era de esperar, Nvidia cubre la parte crucial que estos motores gráficos de alta potencia, que antes estaban destinados principalmente a mostrar imágenes de vanguardia, han jugado en la aparición generalizada de aplicaciones de visión por computadora.
La evaluación final cubre la construcción e implementación de una aplicación de red neuronal, y aunque todo el curso se puede estudiar a su propio ritmo, debe esperar dedicar unas ocho horas al material.
MIT: aprendizaje profundo para vehículos autónomos
Al igual que con el curso anterior, el MIT adopta el enfoque de utilizar un aspecto importante de la IA en el mundo real como punto de partida para explorar las tecnologías específicas involucradas.
Los autos autónomos que se espera que se conviertan en parte de nuestra vida cotidiana dependen de la inteligencia artificial para dar sentido a todos los datos que golpean la matriz de sensores del vehículo y navegar de manera segura por las carreteras. Esto implica enseñar a las máquinas a interpretar los datos de esos sensores de la misma manera que nuestros propios cerebros interpretan las señales de nuestros ojos, oídos y tacto.
Cubre el uso del simulador MIT DeepTraffic, que desafía a los estudiantes a enseñar a un automóvil simulado a conducir lo más rápido posible por una carretera muy transitada sin chocar con otros usuarios de la carretera.
Este es un curso que se imparte en la universidad de bricks ‘n’ mortar por primera vez el año pasado, y todos los materiales, incluidos los videos de conferencias y los ejercicios, están disponibles en línea; sin embargo, no podrá obtener una certificación.