Existe una demanda creciente de ingenieros de aprendizaje automático (ML) en la industria tecnológica. Las empresas están tratando de integrar productos inteligentes para aumentar las ganancias y aumentar la participación de los clientes.
La tendencia al alza de los trabajos relacionados con la IA en plataformas como LinkedIn y Glassdoor sugiere que las empresas buscan científicos de datos con experiencia en aprendizaje automático, ingenieros de ML, ingenieros de MLOps e ingenieros de datos con experiencia en el desarrollo de productos de IA.
¿Quieres aprender inteligencia artificial pero no tienes dinero para comprar un curso? No te preocupes, en esta publicación veremos 5 cursos gratis que te ayudaran a adentrarte en el mundo de la inteligencia artificial.
Recuerda que cada curso gratis se ofrece bajo ciertas condiciones y características en sus plataformas correspondientes, te invitamos a leer todas las indicaciones dentro de cada uno de ellos.
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Aprendizaje automático de Stanford
Machine Learning de la Universidad de Stanford es el curso en línea más popular y mejor calificado en Internet. 
Duración: 61 horas
Calificación: 4.9
Reseñas: 42,816
Nivel: Mixto
El curso proporcionará una breve introducción al aprendizaje automático que comenzará desde el álgebra lineal hasta la creación de aplicaciones del mundo real (Photo OCR).
El curso incluye aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, redes neuronales, algoritmos básicos de aprendizaje automático, optimización y aplicaciones del mundo real, como detección de anomalías y sistemas de recomendación.
CS50’s Introducción a la Inteligencia Artificial con Python (Universidad de Harvard)
Introducción de CS50 a la inteligencia artificial con Python | edX te enseña las habilidades necesarias que te ayudarán a convertirte en un ingeniero de aprendizaje automático.
En este curso, aprenderá algoritmos de aprendizaje automático que han dado lugar a tecnologías; motores de juegos, clasificación de imágenes, traducción automática y predicciones de precios de acciones. Es un curso gratuito, pero puede pagar para obtener un certificado, acceso completo al trabajo del curso y proyectos interactivos. 
Duración: 140 horas
Beneficios: A su propio ritmo, los mejores instructores universitarios del mundo, preparación para el futuro profesional
Nivel: Introductorio
El curso incluye experiencia práctica con marcos de aprendizaje automático, algoritmos de búsqueda de gráficos, búsqueda adversaria, representación del conocimiento, inferencia lógica, teoría de la probabilidad, redes bayesianas, modelos de Markov, satisfacción de restricciones, aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. .
Aprendizaje automático por la Universidad de Columbia
Aprendizaje automático | edX de la Universidad de Columbia es un curso intermedio que lo ayuda a dominar los algoritmos esenciales de aprendizaje automático. 
Duración: 96 horas
Nivel: Intermedio
El curso incluye aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), modelado y análisis de datos de aprendizaje no supervisado y optimización del rendimiento del modelo.
El curso también cubre modelos de Markov, factorización de matriz no negativa, modelos de espacio de estado continuo, aproximación de Laplace, métodos kernel y procesos gaussianos. Este curso es para personas que desean aprender en profundidad sobre algoritmos y arquitectura de modelos.
Aprendizaje Profundo Práctico para Programadores
El curso cubre todos los temas centrales del aprendizaje automático con ejemplos del mundo real. También incluye ética de datos, aprendizaje automático en producción y desarrollo de aplicaciones web.
Verá muchos exalumnos de fast.ai trabajando para Google y Amazon, por lo que, si se toma en serio su carrera y desea aprender conceptos de aprendizaje automático que le permitirán obtener un trabajo, complete este curso dentro de un mes y pase a la segunda parte. . 
Duración: 20 – 60 horas
Nivel: Principiante a Intermedio
El curso incluye entrenar el modelo de aprendizaje profundo, aprendizaje basado en evidencia, aprendizaje automático en producción, descenso de gradiente estocástico, ética de datos, datos tabulares y procesamiento de lenguaje natural. Cada capítulo incluye cuestionarios y ejercicios de proyectos que puede ejecutar en Google Colab o Gradient.
Ingeniería de aprendizaje automático para la producción
Machine Learning Engineering for Production (MLOps) es para científicos de datos experimentados e ingenieros de aprendizaje automático. El curso me ayudó a comprender el enfoque centrado en los datos para optimizar el rendimiento del modelo y me enseñó técnicas de producción, como el desarrollo de canalizaciones de modelos, la gestión de metadatos, el alcance y el diseño de proyectos, la desviación de conceptos y el rendimiento a nivel humano.
La especialización se divide en cuatro cursos:
- Introducción al aprendizaje automático en producción
- Ciclo de vida de datos de aprendizaje automático en producción
- Aprendizaje automático Modelado de canalizaciones en producción
- Implementación de modelos de aprendizaje automático en producción
Duración: 96 horas
Calificación: 4.7
Nivel: Avanzado
Los cursos lo ayudarán a sobresalir en su carrera y lo prepararán para mejorar el rendimiento de los productos de IA mediante la incorporación de herramientas avanzadas.
Aprenderá deriva de datos, derivas de conceptos, enfoques centrados en datos, desarrollará sistemas de aprendizaje automático de extremo a extremo, construirá canalizaciones de datos, operaciones de aprendizaje automático y aprenderá técnicas avanzadas sobre sistemas de producción de monitoreo continuo.
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