Los cursos van desde el aprendizaje automático introductorio hasta el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y más.

Esta colección es cortesía de la Universidad de Columbia, la Universidad Técnica de Cracovia, el MIT, la UC Berkeley, la Universidad de Washington, la Universidad de Wisconsin–Madison y la Yandex Data School.

 1. Aprendizaje automático de la Universidad de Washington

Este curso está diseñado para proporcionar una base sólida en las metodologías y algoritmos fundamentales del aprendizaje automático. Los temas del curso se basan en estadísticas clásicas, aprendizaje automático, minería de datos, estadísticas bayesianas y optimización.

Requisitos previos: los estudiantes que ingresan a la clase deben sentirse cómodos con la programación y deben tener un conocimiento práctico previo de álgebra lineal, probabilidad, estadística y algoritmos.

 2. Aprendizaje automático Universidad de Wisconsin–Madison

Este curso cubrirá los conceptos clave del aprendizaje automático, incluida la clasificación, el análisis de regresión, la agrupación en clústeres y la reducción de la dimensionalidad. Los estudiantes aprenderán sobre los conceptos matemáticos fundamentales que subyacen a los algoritmos de aprendizaje automático, pero este curso se centrará igualmente en el uso práctico de los algoritmos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas de código abierto del ecosistema de programación de Python.

 3. Algoritmos (en Periodismo) Universidad de Columbia

Este es un curso sobre el análisis algorítmico de datos en el periodismo, y también el análisis periodístico de los algoritmos utilizados en la sociedad. Los temas principales son el procesamiento de textos, la visualización de datos de alta dimensión, la regresión, el aprendizaje automático, el sesgo algorítmico y la responsabilidad, la simulación de Monte Carlo y la predicción de elecciones.

Toda la codificación se realiza en Python, usando Pandas, matplotlib, scikit learn.

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 4. Aprendizaje profundo práctico Yandex Data School

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 5. Big Data en 30 horas Universidad Técnica de Cracovia

El objetivo de esta clase técnica y práctica es introducir la ingeniería de datos y la ciencia de datos al personal técnico (corporativo, académico o estudiantes), durante 15 conferencias (2 horas cada una). Todos los temas se presentan con ejemplos con los que se espera que los estudiantes jueguen de inmediato utilizando herramientas de línea de comandos o GUI.

Requisitos previos: los participantes deben ser técnicos, razonablemente fluidos en programación general y sistemas operativos, con exposición básica al shell de Linux, bases de datos y SQL. Se necesitarán conocimientos prácticos de Python para las conferencias 9-15.

Tenga en cuenta que este curso está en desarrollo y no se han completado todas las lecciones.

 6. Bootcamp de aprendizaje de refuerzo profundo UC Berkeley (y otros)

El aprendizaje por refuerzo considera el problema de aprender a actuar y está preparado para impulsar los sistemas de inteligencia artificial de próxima generación, que deberán ir más allá del reconocimiento de patrones de entrada y salida (como ha sido suficiente para el habla, la visión y la traducción automática), pero tendrán que generar un comportamiento inteligente. Los dominios de aplicación de ejemplo incluyen robótica, marketing, diálogo, HVAC, optimización de la atención médica y cadenas de suministro.

​Este bootcamp de dos días de duración le enseñará los fundamentos de Deep RL a través de una combinación de conferencias y sesiones prácticas de laboratorio, para que pueda continuar y crear nuevas aplicaciones fascinantes utilizando estas técnicas y tal vez incluso empujar la frontera algorítmica.

 7. Introducción a la Inteligencia Artificial Universidad de Washington

UW Introducción a la IA

 8. Curso de verano de cerebros, mentes y máquinas MIT

Este curso explora el problema de la inteligencia: su naturaleza, cómo la produce el cerebro y cómo podría replicarse en las máquinas, utilizando un enfoque que integra la ciencia cognitiva, que estudia la mente; la neurociencia, que estudia el cerebro; y ciencias de la computación e inteligencia artificial, que estudian los cálculos necesarios para desarrollar máquinas inteligentes. Los materiales se extraen del curso de verano Brains, Minds and Machines que se ofrece anualmente en el Laboratorio de Biología Marina.

 9. Diseño y Análisis de Algoritmos MIT

Este es un curso de algoritmos intermedios con énfasis en la enseñanza de técnicas para el diseño y análisis de algoritmos eficientes, con énfasis en métodos de aplicación. Los temas incluyen divide y vencerás, aleatorización, programación dinámica, algoritmos codiciosos, mejora incremental, complejidad y criptografía.

 10. Procesamiento del Lenguaje Natural Universidad de Washington

TPV UW NLP

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