AI for Data

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.

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.

Sebastian WitalecDeepLearning.AI

Este curso proporciona una comprensión integral de la construcción de sistemas de búsqueda multimodal y RAG, centrándose en la integración de varios tipos de datos como texto, imágenes y video en modelos de IA. Aprenderás sobre el aprendizaje contrastivo para entrenar modelos multimodales, la sintonización de instrucciones visuales y la implementación de sistemas de recomendación multi-vector que mejoran las capacidades de las aplicaciones de IA en entornos industriales.

Abby MorganDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás a crear prompts para varios modelos de visión como el Modelo Segment Anything de Meta (SAM), OWL-ViT y Stable Diffusion 2.0. Explorarás técnicas como la generación de imágenes, segmentación de imágenes, detección de objetos y in-painting. Además, aprenderás a ajustar modelos de difusión usando DreamBooth y a rastrear tus experimentos con Comet. Este curso práctico está diseñado para ayudarte a comenzar con la creación de prompts para modelos de visión y mejorar tus capacidades de generación de imágenes.

Nikita NamjoshiDeepLearning.AI

En este curso, explorarás las propiedades de los embeddings de palabras y oraciones y aprenderás a usarlos para medir la similitud semántica entre textos. Aplicarás embeddings de texto para tareas como clasificación, agrupamiento y detección de anomalías. Además, aprenderás a modificar el comportamiento de generación de texto de un LLM ajustando parámetros como temperatura, top-k y top-p. El curso también cubre la aplicación de la biblioteca de código abierto ScaNN para una búsqueda semántica eficiente y la construcción de un sistema de preguntas y respuestas combinando búsqueda semántica con un LLM.

João AscensãoOne Month PM

Este curso cubre todo, desde los conceptos básicos de IA y ciencia de datos hasta técnicas avanzadas de gestión de productos. Aprenderás a enmarcar problemas de IA, desarrollar productos de IA y diseñar estrategias utilizando datos. El curso también incluye sesiones de preguntas y respuestas en vivo con líderes de la industria, proporcionando conocimientos prácticos sobre la gestión de productos impulsados por IA.

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.

Adrian Gonzalez SanchezDeepLearning.AI

En Construyendo tu propio agente de base de datos, aprenderás a interactuar con datos tabulares y bases de datos SQL usando lenguaje natural, permitiendo un análisis de datos más eficiente y accesible. Obtendrás experiencia práctica con el servicio Azure OpenAI, implementando técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y la llamada a funciones. Al final del curso, estarás equipado con el conocimiento técnico y la experiencia práctica para implementar sistemas similares en tus propios proyectos u organizaciones, permitiendo una interacción y análisis de datos más eficientes y accesibles.

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.

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.

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.

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.

Doug TurnbullMaven

En este curso, aprenderás a mejorar la relevancia de tu motor de búsqueda utilizando Modelos de Lenguaje Grande. Adquirirás habilidades en comprensión de consultas y contenido, y aprenderás a implementar LLMs en producción de manera eficiente. El curso está diseñado para ayudarte a evitar procesos tradicionalmente complejos y lograr consultas estructuradas y bien formadas, mejorando en última instancia los resultados de búsqueda de tu equipo.

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.

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.

Matt RobinsonDeepLearning.AI

Este curso te enseñará cómo preprocesar datos para el desarrollo de aplicaciones LLM, enfocándose en trabajar con diferentes tipos de documentos. Aprenderás a extraer y normalizar varios documentos en un formato JSON común, enriquecerlos con metadatos y aplicar técnicas de análisis de imágenes de documentos para preprocesar PDFs, imágenes y tablas. Al final del curso, serás capaz de construir un bot RAG capaz de ingerir diferentes documentos y aplicar estas habilidades a escenarios del mundo real.