Con ejemplos prácticos y fáciles de aprender [ONLINE]
Requisitos
- Saber python básico y ganas de aprender.
Descripción
En este curso de Inteligencia Artificial, conseguirás los conocimientos necesarios para poder aplicarlos al mundo laboral y empresarial. Algunos de los temás que se imparten son:
- Predicciones con inteligencia artificial: diferentes prácticas basadas en realizar predicciones con variables múltiples, con ejemplos prácticos con el sector financiero y mundo inmobiliario.
- Reconocimiento de objetos: mediante la librería de tensorflow y la herramienta de Google Colab, vamos a ejecutar un código en “cloud” y vamos a identificar los diferentes elementos de una sala o de un escenario en la calle. Por ejemplo, saber cuantas personas hay en una biblioteca, con una imagen o detectar diferentes elementos de un escenario.
- Teorías de distintos algoritmos: breves teorías de algoritmos para realizar predicciones y redes neuronales. Clases rápidas para basarse en casos prácticos y no aburrirse.
- Identificación de rostros de personas en particular: identificar diferentes personas, basándose en una base de datos de imágenes anteriores. Por ejemplo, con la foto del dni de una persona, identificar a esa persona, al estar presente en otra imagen, webcam o vídeo.
- Librería de Pandas: aprenderás a utilizar esta librería para trabajar con datos en csv a gran escala, con los que más tarde hacer predicciones.
- Web Scraping: minería de datos con BeautifulSoup y Selenium. Persistencia de los datos en csv para aplicarlos en inteligencia artificial.
Con lo que se aprende en este curso, se conseguirán conocimientos de sobra para realizar software propio de inteligencia artificial y también para realizar un portafolio de inteligencia artificial, que permita acceder a buenas ofertas laborales y conseguir las remuneraciones más altas del sector laboral y mundo corporativo.
¿Para quién es este curso?
- desarrolladores de software, programadores python, ingenieros, ingenieros de software, ingenieros de sistemas, ingenieros, estadística, matemáticas, daw, dam, matemáticos, ingeniería, programadores, emprendedores
Contenido del curso
1 sección • 14 clases • 1 h 36 m de duración total
Introducción14 clases • 1 h 37 min
- Clasificación de imágenes con Tensorflow y Keras06:03
- Reconocimiento de distintas personas con IA12:21
- Teoría de la regresión lineal05:08
- Inteligencia Artificial para bolsa 108:55
- Inteligencia Artificial para bolsa 202:13
- Código de Regresión Logística (Predicciones con Python)00:09
- Reconocimiento de objetos (Computer Vision)11:00
- Reconocimiento de objetos. Parte 2 (Computer Vision)02:32
- Tensorflow (Deep Learning)04:12
- MONGODB (Bases de datos) – Parte 113:20
- MONGODB (Bases de datos) – Parte 206:35
- Pandas (Analysis of data) – Parte 105:11
- Pandas (Analysis of data) – Parte 205:09
- Machine Learning en Real State (Aplicando regresión lineal+pandas)13:47
