Curso en línea gratuito de aprendizaje profundo con certificación [2022]
Publicado: 2021-01-01Los avances en la ciencia de datos están transformando la industria a pasos agigantados, incluso mientras hablamos. Si bien se prevé que el mercado mundial de IA crezca casi un 54 %, alcanzando los 22 600 millones de USD para 2021, se espera que el mercado de aprendizaje profundo crezca a una CAGR del 41,7 % para alcanzar un tamaño de mercado de 18 160 millones de USD para 2023.
Estas estadísticas solo prueban que la IA y el aprendizaje profundo gobiernan la industria, penetrando en casi todos los sectores, incluidos TI, atención médica, educación, juegos, etc. Las aplicaciones y los casos de uso de ML y aprendizaje profundo son numerosos y variados.
Ya han cambiado la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea, cómo llevamos a cabo nuestra rutina diaria y nuestro comportamiento de consumo. Y no hace falta decir que estas tecnologías de la nueva era seguirán cambiando nuestro entorno y nuestras vidas en los años venideros.
Tabla de contenido
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que tiene como objetivo entrenar máquinas a través de algoritmos (redes neuronales) inspirados y diseñados según la estructura del cerebro biológico. El enfoque principal del aprendizaje profundo es enseñar a las máquinas lo que es natural para los humanos: aprender a través de ejemplos y experiencias.
El aprendizaje profundo utiliza arquitecturas de redes neuronales que comprenden múltiples capas ocultas en su interior, que van desde 2-3 hasta 150 capas. De ahí viene el nombre de aprendizaje “profundo”. Por lo general, se utilizan grandes conjuntos de datos (etiquetados) para entrenar modelos de aprendizaje profundo y arquitecturas de redes neuronales. Esto permite que los modelos aprendan y se adapten a las características directamente desde el conjunto de datos en lugar de depender de la extracción manual de características.
El aprendizaje profundo entrena modelos informáticos para realizar tareas de clasificación directamente a partir de datos de texto, imagen o audio. Cuando se entrenan adecuadamente, los modelos de aprendizaje profundo alcanzan un alto nivel de precisión, a veces incluso superando las capacidades humanas. Es una tecnología de aprendizaje profundo que impulsa los automóviles autónomos, los sistemas de reconocimiento de voz, los asistentes virtuales, los sistemas de detección de fraude y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Aprende técnicas de aprendizaje profundo.
¿Por qué importa el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo está ganando popularidad rápidamente en todas las industrias porque promete niveles inigualables de precisión y eficiencia. Si bien los modelos de aprendizaje profundo generalmente se entrenan en datos etiquetados, una vez entrenados, se vuelven expertos en el "aprendizaje no supervisado", lo que significa que pueden extraer información valiosa de datos sin procesar (no estructurados o no etiquetados).
Esta es precisamente la razón por la que el aprendizaje profundo ahora se usa en muchas áreas, desde hacer diagnósticos médicos rápidos y precisos hasta mejorar la personalización para las empresas de comercio electrónico.
Aquí hay algunas aplicaciones del aprendizaje profundo.
Conducción automatizada : empresas como Google y Tesla están experimentando con el aprendizaje profundo para mejorar la conducción automatizada. Impulsados por el aprendizaje profundo, los automóviles autónomos pueden detectar automáticamente objetos como señales de alto, semáforos, vehículos, peatones, etc.
Automatización industrial : hoy en día, un número cada vez mayor de empresas utilizan la tecnología de aprendizaje profundo para mejorar la seguridad de los trabajadores en las unidades de fabricación, especialmente en torno a la maquinaria pesada. Los sistemas de aprendizaje profundo pueden detectar automáticamente cuándo los trabajadores/objetos no son seguros y alertarlos, evitando accidentes no deseados.
Aeroespacial : las organizaciones aeroespaciales utilizan el aprendizaje profundo para identificar objetos de los satélites para ubicar áreas de interés e identificar zonas seguras/inseguras para las tropas y el aterrizaje exitoso de naves espaciales.
Investigación médica : el aprendizaje profundo tiene muchos casos de uso en el campo de la investigación médica. Por ejemplo, en colaboración con NantWorks, los investigadores de UCLA desarrollaron un microscopio impulsado por IA y aprendizaje profundo para detectar células cancerosas en unos pocos milisegundos, cientos de veces más rápido que cualquier otro método.
Asistencia virtual : el aprendizaje profundo es la tecnología detrás de la traducción del habla y la audición automatizada. Los asistentes personales inteligentes como Alexa y Siri son dos de los mejores ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo para asistencia virtual.
Reconocimiento visual : la tecnología de aprendizaje profundo se utiliza para desarrollar sistemas de reconocimiento de imágenes de última generación. Estos sistemas pueden clasificar y clasificar imágenes según múltiples factores como ubicación, fechas, rostros, objetos y eventos.
Detección de fraude : la industria de BFSI está aprovechando el aprendizaje profundo para prevenir y minimizar las actividades fraudulentas en el dominio digital. Los modelos de aprendizaje profundo están capacitados para identificar patrones de transacciones de clientes, puntajes de crédito y cualquier comportamiento anormal o valores atípicos en sus transacciones en línea. Además, las técnicas de ML como la clasificación y la regresión se utilizan para la detección de fraudes.
Lea también: Requisitos previos de aprendizaje profundo
Aprende PNL gratis: La ventaja upGrad
La ciencia de datos y la inteligencia artificial son dos de los campos más activos en la industria en este momento, y si desea desarrollar una carrera en ciencia de datos, obtener habilidades de aprendizaje profundo y PNL resultará beneficioso para su carrera profesional.
upGrad tiene un curso gratuito de aprendizaje profundo que es perfecto para los aspirantes a Data Science. Este curso gratuito de aprendizaje profundo se ofrece bajo la iniciativa upStart-Priceless Learning. Es un curso bien diseñado que le enseñará los fundamentos del aprendizaje profundo y le ayudará a construir una base sólida en PNL.
Impartido por expertos y mentores competentes de la industria, aprenderá sobre los diferentes conceptos de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales, las funciones de activación, el aumento de datos, etc. El dominio de estos conceptos lo ayudará a crear proyectos innovadores de ML para resolver desafíos del mundo real.
El curso tiene una duración de cuatro semanas y se divide en tres módulos.
Matemáticas para el análisis de datos
Este módulo se enfoca en enseñar a los candidatos sobre las herramientas y técnicas matemáticas esenciales requeridas para comprender los conceptos de aprendizaje profundo y PNL. También aprenderá sobre la sintaxis de NumPy, las matrices de NumPy y la limpieza y extracción de datos a través de Python.
Introducción al aprendizaje profundo
El segundo módulo enseña los conceptos básicos de las redes neuronales (Feedforward y Backpropagation). Los alumnos también desarrollarán un proyecto de aprendizaje profundo para identificar dígitos escritos a mano.
Introducción al procesamiento del lenguaje natural
El tercer módulo introduce a los estudiantes a los conceptos básicos de la PNL. También enseña a los candidatos cómo usar expresiones regulares para crear herramientas para la corrección ortográfica, hashing fonético, detección de spam, etc.
Para concluir, el aprendizaje profundo es una habilidad valiosa que puede abrir oportunidades profesionales prometedoras en ciencia de datos. A medida que más organizaciones comiencen a explorar los matices del aprendizaje profundo, surgirán nuevos roles laborales en este campo.
Debe leer: Ideas de proyectos de aprendizaje profundo
Cómo empezar
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¿El aprendizaje en línea ayuda de alguna manera?
Desde que comenzó la pandemia, hemos experimentado cómo se siente el aprendizaje en línea. Sentarse frente al escritorio durante largas horas es bastante agotador, pero también tiene muchos beneficios. Los cursos en línea definitivamente ayudan a reducir los costos y le brindan más flexibilidad en su tiempo. Tienes la oportunidad de aprender las cosas de su elección desde la comodidad de su hogar. Lo esencial que se requiere es compromiso y disciplina, sin los cuales no podrás sacar provecho del curso. Por lo tanto, para responder a la pregunta, el aprendizaje en línea definitivamente ayuda si tiene la actitud y la voluntad correctas para aprender.
¿Es posible hacerlo bien en el aprendizaje profundo sin conocimientos previos de codificación?
El aprendizaje profundo es básicamente un campo especializado del aprendizaje automático. Los ingenieros de aprendizaje profundo llevan a cabo tareas de implementación y modelado. Dado que la conversión de códigos es una responsabilidad obligatoria de los ingenieros de aprendizaje profundo, debe tener conocimientos previos de codificación. No es necesario ser un experto en todos los lenguajes de programación como Python, C o C++, pero se requiere una sólida comprensión de los conceptos fundamentales. Generalmente, se requiere que los ingenieros de aprendizaje profundo conviertan códigos prototipo en códigos de producción, para lo cual un buen conocimiento de la codificación es imprescindible.
¿Cuánto tiempo se necesita para aprender bien el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un campo en constante evolución. Al observar las enormes ofertas de trabajo en el campo del aprendizaje automático, más personas optan por aprenderlo. Si planea aprender el aprendizaje automático desde cero, puede tardar entre 6 y 12 meses. Sin embargo, si tiene conocimiento previo de codificación y algunos otros conceptos de aprendizaje automático, puede tomar un poco menos de tiempo que esto. Hay varios cursos en línea gratuitos disponibles para que aprenda el aprendizaje automático de manera efectiva.