Amazon lanzó curso gratuito para aprender de inteligencia artificial: aplique así
El curso está pensado para personas sin conocimientos previos en Machine Learning o programación y puede realizarse de manera autónoma a través de videos explicativos.
La compañía estadounidense de comercio electrónico y servicios en la nube, lanzó un curso virtual de machine learning para principiantes. El curso tiene como objetivo ayudarlos a desarrollar habilidades técnicas y conceptos básicos sobre esta vertiente de la inteligencia artificial.
El curso es gratuito y tiene una duración de 32 horas y 50 minutos, divididos en 12 clases. Puede tomarse en varios idiomas, incluido el español. Algunas de las narraciones de las clases están en inglés, pero cuentan con transcripciones o subtítulos que pueden activarse de ser necesario.
¿Cómo inscribirse al curso?
- Para acceder debe ingresar a la página web habilitada por AWS para realizar el programa, en el siguiente enlace Curso de machine learning Amazon
- Cree una cuenta gratuita de AWS Educate o, en caso de tener una cuenta de Amazon activa, puede utilizarla.
- Haga clic en el botón ‘inscribirse’, de color naranja, ubicado en el lado derecho de la pantalla.
Una vez haya completado los pasos, podrá empezar las clases según su disponibilidad de tiempo, así como seguir en la pantalla de sus cursos el progreso y porcentaje de las clases completadas.
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Por medio de videos explicativos, lecturas complementarias, ejercicios prácticos, cuestionarios y hasta un proyecto final, los estudiantes podrán aprender sobre esta tecnología, sus características y procesos y podrán utilizarla en la resolución de problemas y creación de aplicaciones.
¿Para qué sirve el machine learning?
También conocido como aprendizaje automático, el machine learning es una rama de la inteligencia artificial, que busca que las máquinas aprendan, es decir, realizar tareas sin instrucciones específicas, por medio del análisis de datos.
Centrado en el reconocimiento de patrones, el análisis de datos y la estadística, sirve para resolver problemas complejos de forma automatizada o semiautomatizada, que normalmente serían muy difíciles de resolver por el tiempo que necesitaría el análisis de todos los datos para dar con la solución acertada.
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El machine learning sirve para mejorar la toma de decisiones, disminuir errores por la solidez de los sistemas y automatizar procesos para evitar la perdida de tiempo en tareas repetitivas.
La compañía estadounidense de comercio electrónico y servicios en la nube, lanzó un curso virtual de machine learning para principiantes. El curso tiene como objetivo ayudarlos a desarrollar habilidades técnicas y conceptos básicos sobre esta vertiente de la inteligencia artificial.
El curso es gratuito y tiene una duración de 32 horas y 50 minutos, divididos en 12 clases. Puede tomarse en varios idiomas, incluido el español. Algunas de las narraciones de las clases están en inglés, pero cuentan con transcripciones o subtítulos que pueden activarse de ser necesario.
¿Cómo inscribirse al curso?
- Para acceder debe ingresar a la página web habilitada por AWS para realizar el programa, en el siguiente enlace Curso de machine learning Amazon
- Cree una cuenta gratuita de AWS Educate o, en caso de tener una cuenta de Amazon activa, puede utilizarla.
- Haga clic en el botón ‘inscribirse’, de color naranja, ubicado en el lado derecho de la pantalla.
Una vez haya completado los pasos, podrá empezar las clases según su disponibilidad de tiempo, así como seguir en la pantalla de sus cursos el progreso y porcentaje de las clases completadas.
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¿Para qué sirve el machine learning?
También conocido como aprendizaje automático, el machine learning es una rama de la inteligencia artificial, que busca que las máquinas aprendan, es decir, realizar tareas sin instrucciones específicas, por medio del análisis de datos.
Centrado en el reconocimiento de patrones, el análisis de datos y la estadística, sirve para resolver problemas complejos de forma automatizada o semiautomatizada, que normalmente serían muy difíciles de resolver por el tiempo que necesitaría el análisis de todos los datos para dar con la solución acertada.
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