Cursos online gratuitos de Harvard sobre inteligencia artificial (IA)

Harvard continua su avance con cursos de IA gratuitos

Harvard, la prestigiosa universidad, sigue expandiendo su influencia en el mundo académico con su nueva oferta de cursos gratuitos en inteligencia artificial que abordan diferentes aspectos y aplicaciones de la IA. Desde la programación en Python aplicada a IA hasta el análisis de datos de alta dimensión. Ofreciendo una comprensión integral de la IA, sus herramientas y sus aplicaciones prácticas, esta oferta de cursos online esta diseñada para adaptarse a las necesidades y horarios de una amplia gama de estudiantes, desde entusiastas hasta profesionales en activo. Estos programas tienen la intención de ser un efecto dominó que inspire a más instituciones a seguir su ejemplo y, por ende, acelerar el desarrollo en inteligencia artificial a nivel global.

Cursos de Aprendizaje Profundo con Python

El curso «Introducción a la IA con Python» es una oportunidad valiosa de combinar las habilidades de programación python con el extenso mundo de la IA. Fomentando una comprensión sólida de los conceptos básicos de la inteligencia artificial, utilizando Python como herramienta principal. Los alumnos explorarán algoritmos esenciales, aprenderán acerca de aprendizaje reforzado, y descubrirán cómo aplicar estos conocimientos en la creación de sistemas referenciales. Con una duración estimada de siete semanas, este curso es un punto de partida excelente para quienes deseen adentrarse en la IA con una habilidad técnica ya establecida.

Ciencia de Datos: Machine Learning

El curso «Ciencia de datos: Machine Learning» atiende uno de los aspectos de la IA más fascinantes y demandados en el mundo. El curso permite adentrarse en los principios fundamentales del ¿machine learning?, preparándolos para crear algoritmos predictivos y sistemas de recomendación. Este curso enfoca tanto los conocimientos teóricos como la aplicación práctica, permitiendo a los estudiantes experimentar directamente con los datos y desarrollar habilidades esenciales para el análisis y la predicción de información.

TinyML: La revolución en dispositivos pequeños

El «Fundamentos de TinyML» es un curso centrado en el ámbito de la IA por su enfoque en el Tiny Machine Learning. Esta área, que combina machine learning con hardware y software, está revolucionando la manera en que entendemos y aplicamos la IA en dispositivos de pequeña escala. A lo largo de cinco semanas, los estudiantes adquirirán conocimientos esenciales sobre machine learning, deep learning y TinyML. Explorarán cómo puede integrarse eficientemente la IA en aplicaciones y dispositivos de menor tamaño y recursos.

Aplicaciones prácticas en TinyML

El curso es una manera única para los apasionados y profesionales en tecnología para explorar TinyML, una área emergente y de rápido crecimiento en el campo de la inteligencia artificial. Haciéndoles emerger en aplicaciones prácticas de TinyML, como el reconocimiento de palabras clave, despertadores visuales y reconocimiento de gestos.

Manejo de datos de alta dimensión

El curso «Análisis de información de alta dimensión» se centra en tácticas avanzadas de ciencia de datos, especialmente útiles para los grandes conjuntos de datos. Durante cuatro semanas, los alumnos aprenderán acerca de métodos de reducción en dimensiones, descomposición de valores singulares, y análisis de componentes principales. Eigenvector decomposition Estas habilidades son importantes en un mundo donde la cantidad de datos crece exponencialmente, y aumenta la capacidad de interpretar y manejar eficientemente estos datos.

Capstone en Ciencia de Datos

El curso «Ciencia de datos: Capstone» es un proyecto que desafía a los estudiantes a aplicar todas las habilidades y conocimientos anteriores. Durante dos semana, los participantes enfrentarán un problema del mundo real, poniendo a prueba sus habilidades en visualización, probabilidad, inferencia, modelado y machine learning. Preparándolos para desafíos reales en el campo de la ciencia de datos.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *