Data

Pranav RajpurkarDeepLearning.AI

En esta especialización, aprenderás a diagnosticar enfermedades a partir de radiografías e imágenes cerebrales de resonancia magnética 3D, predecir tasas de supervivencia de pacientes utilizando modelos basados en árboles, estimar efectos de tratamientos utilizando datos de ensayos aleatorios y automatizar el etiquetado de conjuntos de datos médicos utilizando procesamiento de lenguaje natural. El curso cubre interpretación de modelos, segmentación de imágenes, extracción de lenguaje natural y más.

Jay AlammarDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás cómo implementar la búsqueda básica por palabras clave, mejorarla con el método de rerank y usar embeddings para la recuperación densa. Obtendrás práctica práctica con grandes cantidades de datos y aprenderás a superar desafíos como la variación de resultados de búsqueda y la precisión. Al final del curso, serás capaz de implementar búsqueda potenciada por modelos de lenguaje en tu sitio web o proyecto.

Sung KimDeepLearning.AI

Este curso proporciona una comprensión integral del preentrenamiento de modelos de lenguaje grandes. Aprenderás a preparar datos, configurar modelos y evaluar el rendimiento, con un enfoque en estrategias rentables. El curso cubre la creación de conjuntos de datos de alta calidad, el uso de la biblioteca Hugging Face y la evaluación del rendimiento del modelo con tareas de referencia.

Younes Bensouda MourriDeepLearning.AI

En la Especialización en Procesamiento de Lenguaje Natural, aprenderás a usar regresión logística, Naïve Bayes y vectores de palabras para análisis de sentimientos, analogías y traducciones. También explorarás programación dinámica, modelos ocultos de Markov y embeddings de palabras para autocorrección, autocompletado y etiquetado de partes del discurso. Los temas avanzados incluyen redes neuronales densas y recurrentes, LSTMs, GRUs y redes siamesas para análisis de sentimientos, generación de texto, reconocimiento de entidades nombradas e identificación de preguntas. Finalmente, profundizarás en modelos de codificador-decodificador, causales y de autoatención para traducción automática, resumen de texto, respuesta a preguntas y creación de chatbots.

Doug TurnbullMaven

En este curso, aprenderá cómo mejorar la relevancia de su motor de búsqueda utilizando Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). El curso cubre la comprensión de consultas y documentos, la implementación de LLMs en producción y la estructuración de búsquedas no estructuradas. Obtendrá conocimientos sobre técnicas de búsqueda modernas, ayudando a su equipo a lograr mejores resultados más rápido.

Andrew NgDeepLearning.AI

En este curso de Aprendizaje Automático en Producción, desarrollarás intuición sobre cómo diseñar un sistema de aprendizaje automático de producción de principio a fin: alcance del proyecto, necesidades de datos, estrategias de modelado y patrones y tecnologías de despliegue. Aprenderás estrategias para abordar desafíos comunes en producción, como establecer una línea base del modelo, abordar la deriva del concepto y realizar análisis de errores. Seguirás un marco para desarrollar, desplegar y mejorar continuamente una aplicación de aprendizaje automático en producción.

Robert MonarchDeepLearning.AI

En esta especialización, dominarás un marco paso a paso para desarrollar proyectos de IA. Analizarás datos y construirás modelos de IA para proyectos enfocados en la calidad del aire, la energía eólica, el monitoreo de la biodiversidad y la gestión de desastres. A través de estudios de caso del mundo real, explorarás la salud pública, el cambio climático y la gestión de desastres, y desarrollarás habilidades prácticas para hacer un impacto positivo utilizando IA.

Tim TullyDeepLearning.AI

En este curso, explorarás la implementación de seis aplicaciones utilizando bases de datos vectoriales. Aprenderás a crear una herramienta de búsqueda semántica, mejorar aplicaciones de LLM con RAG, desarrollar un sistema de recomendación, construir una aplicación de búsqueda híbrida, crear una aplicación de similitud facial e implementar una aplicación de detección de anomalías. Al final del curso, tendrás nuevas ideas para construir aplicaciones con cualquier base de datos vectorial.