El aprendizaje automático (machine learning) ha pasado de ser una tecnología de nicho a estar en boca de todos. Grandes y pequeñas empresas adoptan soluciones de IA para optimizar procesos, los gobiernos apuestan por ella para prestar mejores servicios públicos y las universidades actualizan sus planes de estudios para formar a la próxima generación de expertos.
Es, sin dudas, la mayor revolución tecnológica de las últimas décadas. ¿Pero estás preparado para montarte a esta ola de cambio sin precedentes?
Aprovecha esta única oportunidad para formarte en uno de los campos más demandados con el curso gratuito de introducción al machine learning de Harvard.
Desarrollado por Jeremy Howard, pionero del deep learning y fundador de la exitosa startup Enlitic, este curso te brindará las habilidades para crear tus propios modelos de aprendizaje automático e incorporar la IA en cualquier industria.
Estructurado en 12 lecciones, el programa cubre conceptos clave como algoritmos de machine learning (random forests, redes neuronales), preparación de datos, interpretación de modelos y aspectos éticos.
A diferencia de otros cursos, aquí vas a aprender a construir modelos desde cero, sin depender de cajas negras. Esto te dará un profundo entendimiento de la tecnología y cómo aplicarla a problemas del mundo real.
Personalmente, destaco la calidad del contenido. Jeremy Howard graba las lecciones específicamente para este curso, donde profundiza en distintos enfoques de machine learning a través de casos prácticos y con un estilo ameno. Luego de ver un par de videos, su experiencia y pasión por enseñar saltan a la vista.
No pierdas más tiempo, regístrate ahora y prepárate para la revolución del aprendizaje automático con este curso de Harvard y Jeremy Howard.
Contenido del curso:
- Lección 1 – Introducción a Random Forests
- Lección 2 – Análisis profundo de Random Forests
- Lección 3 – Validación de modelos e interpretación
- Lección 4 – Importancia de variables y Tree Interpreter
- Lección 5 – Extrapolación y Random Forests desde cero
- Lección 6 – Productos de datos y live coding
- Lección 7 – Random Forests desde cero y descenso de gradiente
- Lección 8 – Descenso de gradiente y regresión logística
- Lección 9 – Regularización, tasas de aprendizaje y PNL
- Lección 10 – Más PNL y datos tabulares
- Lección 11 – Embeddeddings
- Lección 12 – Proyecto Rossmann completo, aspectos éticos
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