AI for Data

Sebastian WitalecDeepLearning.AI

En este curso, obtendrás el conocimiento para tomar decisiones informadas sobre cuándo aplicar bases de datos vectoriales a tus aplicaciones. Explorarás cómo usar bases de datos vectoriales y LLMs para obtener conocimientos más profundos de tus datos, construir laboratorios que muestren cómo formar embeddings y usar varias técnicas de búsqueda para encontrar embeddings similares. Además, explorarás algoritmos para búsquedas rápidas a través de grandes conjuntos de datos y construirás aplicaciones que van desde RAG hasta búsquedas multilingües.

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.

Bryan D. Eldridge, M.Ed.Maven

Este curso permitirá a los profesionales de las ciencias de la vida sin experiencia previa en la construcción de aplicaciones impulsadas por IA aprovechar su experiencia en la materia y sus capacidades existentes en torno a datos y modelos estadísticos, junto con el apoyo y los recursos fácilmente accesibles, para diseñar y ejecutar su primer proyecto de IA. Comprenderás cómo la IA ha impactado el ciclo de vida tradicional de los datos, dominarás los conceptos básicos del ciclo de vida de la IA, desarrollarás una comprensión integral del panorama contemporáneo de la IA y explicarás cómo cada tipo principal de modelo de IA es aplicable a las ciencias de la vida.

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.

Luis SerranoDeepLearning.AI

En esta especialización, obtendrás una comprensión profunda de los principios matemáticos que sustentan los algoritmos de aprendizaje automático. Aprenderás a aplicar técnicas estadísticas para mejorar tu análisis de datos y adquirirás habilidades que son muy buscadas por los empleadores. Al final del curso, serás capaz de implementar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático, convirtiéndote en un activo valioso en el campo de la IA y la ciencia de datos.

Ofer MendelevitchDeepLearning.AI

Este curso ofrece una exploración integral de los modelos de embedding, centrándose en su arquitectura e implementación. Los participantes aprenderán sobre embeddings de palabras y oraciones, modelos de codificador dual, y el uso de pérdida contrastiva para mejorar las aplicaciones de recuperación de preguntas y respuestas. El curso proporciona un enfoque práctico para comprender los conceptos técnicos detrás de los modelos de embedding, haciéndolo ideal para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y entusiastas de NLP.

Emmanuel AcheampongMaven

En este bootcamp, irás más allá del conocimiento fundamental de IA y aplicarás habilidades técnicas prácticas a problemas de datos del mundo real. Desarrollarás tres aplicaciones distintas que muestran tu conjunto de habilidades diversas en Análisis de Datos, Visión por Computadora y Procesamiento de Lenguaje Natural. El curso incluye sesiones interactivas en vivo, acceso de por vida a los materiales del curso, retroalimentación guiada y una comunidad privada de compañeros.

Amit RawalMaven

Al final de este curso, serás experto en usar IA para transformar datos complejos en historias convincentes que impulsan la acción y el impacto. Aprenderás cómo la IA puede aumentar tus capacidades analíticas, automatizar tareas tediosas y proporcionar ideas más profundas. El curso ofrece una guía paso a paso y más de 50 indicaciones para ayudarte a crear narrativas impactantes utilizando datos.

Manish GuptaMaven

En este curso, aprenderás a crear un kit de herramientas de IA diseñado para tus objetivos, elaborar indicaciones efectivas para modelos de IA, crear modelos personalizados para necesidades únicas, analizar estados financieros y grandes datos, gestionar tu equipo financiero de manera efectiva y crear planes estratégicos a través de la investigación de mercado y el análisis. El curso incluye sesiones interactivas en vivo, acceso de por vida a los materiales del curso, 15 lecciones en profundidad, acceso directo al instructor, 7 proyectos para aplicar los aprendizajes, retroalimentación guiada y una comunidad privada de compañeros.

Sharon ZhouDeepLearning.AI

En esta especialización, aprenderás a entender los componentes de GAN, construir GANs básicos y avanzados usando PyTorch, y controlar tu GAN para construir GANs condicionales. Compararás modelos generativos, usarás el método FID para evaluar la fidelidad y diversidad de GANs, y aprenderás a detectar sesgos en GANs. Además, explorarás aplicaciones de GAN en la augmentación de datos y la preservación de la privacidad, e implementarás Pix2Pix y CycleGAN para la traducción de imágenes.

Miguel AmigotedX

En este curso, obtendrás una comprensión profunda de las capacidades y limitaciones de ChatGPT, incluidas sus aplicaciones en datos, codificación y tecnología. Desarrollarás habilidades para usar ChatGPT en la generación de código de manera programática, desde la ideación hasta las pruebas y la depuración. Explora las aplicaciones de ChatGPT en arquitectura y diseño, reescritura de código y otras áreas de programación. Aprende a integrar ChatGPT en tu flujo de trabajo de programación y aprovecha sus capacidades de conversación similar a la humana para mejorar la productividad.

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.

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.

Laurence MoroneyDeepLearning.AI

En esta especialización de cuatro cursos, aprenderás cómo llevar tus modelos de aprendizaje automático a las manos de personas reales en todo tipo de dispositivos. Comienza entendiendo cómo entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en navegadores y aplicaciones móviles. Aprende a aprovechar conjuntos de datos integrados con solo unas pocas líneas de código, aprende sobre pipelines de datos con los servicios de datos de TensorFlow, usa APIs para controlar la división de datos, procesa todo tipo de datos no estructurados y vuelve a entrenar modelos desplegados con datos de usuarios mientras mantienes la privacidad de los datos. Aplica tu conocimiento en varios escenarios de despliegue y conoce TensorFlow Serving, TensorFlow Hub, TensorBoard y más.

Andreas KolleggerDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de cómo los grafos de conocimiento almacenan datos utilizando nodos y aristas, usar el lenguaje de consulta Cypher de Neo4j para recuperar información, agregar un índice vectorial a un grafo de conocimiento, y construir un grafo de conocimiento de documentos de texto desde cero. También explorarás técnicas avanzadas para conectar múltiples grafos de conocimiento y usar consultas complejas para la recuperación integral de datos. Al final del curso, estarás bien equipado para usar grafos de conocimiento para descubrir conocimientos más profundos en tus datos y mejorar el rendimiento de los LLMs con contexto estructurado y relevante.

Richmond AlakeDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás a usar técnicas de pre-filtrado, post-filtrado y proyección para optimizar el procesamiento y la salida de consultas. También explorarás técnicas de compresión de prompts para manejar prompts largos y costosos en aplicaciones a gran escala. Además, aprenderás a combinar capacidades de búsqueda vectorial con operaciones de bases de datos tradicionales para construir aplicaciones RAG eficientes y rentables. Este curso es ideal para desarrolladores de Python, entusiastas de bases de datos y practicantes de IA que buscan mejorar sus habilidades en estas áreas.