A code-free intro to artificial intelligence, ML, & data science for professionals, marketers, managers, & executives
Full course outline:
—
Module 1: Demystifying AI
Lecture 1
A term with any definitions
An objective and a field
Excitement and disappointment
Lecture 2:
Introducing prediction engines
Introducing machine learning
Lecture 3
Prediction engines
Don’t expect ‘intelligence’ (It’s not magic)
Module 2: Building a prediction engine
Lecture 4:
What characterizes AI? Inputs, model, outputs
Lecture 5:
Two approaches compared: a gentle introduction
Building a jacket prediction engine
Lecture 6:
Human-crafted rules or machine learning?
Module 3: New capabilities… and limitations
Lecture 7
Expanding the number of tasks that can be automated
New insights –> more informed decisions
Personalization: when predictions are granular… and cheap
Lecture 8:
What can’t AI applications do well?
Module 4: From data to ‘intelligence
Lecture 9
What is data?
Structured data
Machine learning unlocks new insights from more types of data
Lecture 10
What do AI applications do?
Predictions and automated instructions
When is a machine ‘decision’ appropriate?
Module 5: Machine learning approaches
Lecture 11
Three definitions
Machine learning basics
Lecture 12
What’s an algorithm?
Traditional vs machine learning algorithms
What’s a machine learning model?
Lecture 13
Machine learning approaches
Supervised learning
Unsupervised learning
Lecture 14
Artificial neural networks and deep learning
Module 6: Risks and trade-offs
Lecture 15:
Beware the hype
Three drivers of new risks
Lecture 16
What could go wrong? Potential consequences
Module 7: How it’s built
Lecture 17
It’s all about data
Oil and data: two similar transformations
Lecture 18
The anatomy of an AI project
The data scientist’s mission
Module 8: The importance of domain expertise
Lecture 19:
The skills gap
A talent gap and a knowledge gap
Marrying technical sills and domain expertise
Lecture 20: What do you know that data scientists might not?
Applying your skills to AI projects
What might you know that data scientists’ not?
How can you leverage your expertise?
Module 9: Bonus module: Go from observer to contributor
Lecture 21
Go from observer to contributor
Fundamentos de IA para profesionales de negocios
A code-free intro to artificial intelligence, ML, & data science for professionals, marketers, managers, & executives”
Este curso es GRATIS
¿Quieres más cursos gratis?
Únete a nuestro canal en Telegram con cientos de cursos gratis publicados diariamente
Curso gratis en Udemy
Con los cursos gratis de Udemy puedes aprender muchas cosas sin tener que gastar en ello. Pero primero debes tener en cuenta varias cosas:
Contenido Gratuito
Los cursos gratis de Udemy te permiten aprender nuevas cosas sin tener que pagar. Aprovecha la oportunidad.
Aprendizaje
Pon en práctica todos tus conocimientos aprendidos. Realiza increíbles proyectos basados en el mundo real.
Limites
Debes tener en cuenta que todos los cursos gratuitos de Udemy son de máximo 2 horas y no incluyen un certificado.
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
Aunque los cursos son colocados de manera gratuita, es posible que el autor del curso pueda cambiarlos a modalidad de pago, por lo cual te recomendamos revisar muy bien las características del curso.
Para obtener el curso de manera gratuita usa el siguiente botón:
Deja tus comentarios y sugerencias
Sobre Facialix
Facialix es un sitio web que tiene como objetivo apoyar en el aprendizaje y educación de jóvenes y grandes. Buscando y categorizando recursos educativos gratuitos de internet, de esta manera Facialix ayuda en el constante aprendizaje de todos.