El curso extensivo de aprendizaje automático por Google es una formación introductoria diseñada para comprender los fundamentos del machine learning de forma práctica, estructurada y progresiva.
A lo largo del curso, el alumno aprenderá conceptos esenciales como la regresión lineal y logística, la clasificación, el trabajo con datos, las redes neuronales y los modelos de lenguaje, además de una visión aplicada del aprendizaje automático en entornos reales (Otros cursos disponibles).
Este curso ha sido revisado por el equipo de AprenderGratis.es y se puede realizar de forma gratuita. El contenido del curso está completamente en español, lo que permite estudiar directamente sin necesidad de traducción ni subtítulos.
Dado que los recursos oficiales pueden actualizarse con el tiempo, se recomienda al lector que, si detecta cambios en los módulos o en la estructura del curso, lo indique para mantener la información actualizada y útil para toda la comunidad.
¿A Quién va Dirigido el Curso Extensivo de Aprendizaje Automático por Google?
Este curso está dirigido a estudiantes, desarrolladores, analistas de datos y cualquier persona interesada en iniciarse en el aprendizaje automático sin necesidad de contar con experiencia previa avanzada en matemáticas o programación compleja.
También resulta adecuado para perfiles profesionales del sector tecnológico que deseen comprender cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial desde una perspectiva conceptual y práctica. Además, puede ser una base sólida para quienes quieran avanzar hacia carreras como data science, ingeniería de machine learning o desarrollo de IA aplicada.
¿Qué se Estudiará en el Curso Extensivo de Aprendizaje Automático por Google?
El contenido ha sido desarrollado por el equipo de Google, dentro de su iniciativa educativa de Machine Learning Crash Course, combinando vídeos, ejercicios interactivos y visualizaciones.
1. Modelos de aprendizaje automático:
- Regresión lineal: introducción a modelos lineales, función de pérdida, descenso del gradiente y ajuste de hiperparámetros.
- Regresión logística: predicción de probabilidades y clasificación binaria.
- Clasificación: umbrales, matrices de confusión y métricas como precisión, exactitud, recall y AUC.
2. Trabajo con datos:
- Datos numéricos: transformación y análisis para mejorar el entrenamiento de modelos.
- Datos categóricos: técnicas como one-hot encoding, hashing y codificación de características.
- Generalización y sobreajuste: preparación de datos y evaluación de modelos para mejorar su rendimiento.
3. Modelos avanzados:
- Redes neuronales: perceptrones, capas ocultas y funciones de activación.
- Embeddings: representación eficiente de datos de alta dimensionalidad.
- Modelos de lenguaje grandes (LLM): introducción a tokens, Transformers y entrenamiento de modelos generativos.
4. Aplicaciones en el mundo real:
- Sistemas de producción de ML: componentes y flujo de trabajo en entornos reales.
- AutoML: automatización del proceso de entrenamiento de modelos.
- Equidad en IA: detección y mitigación de sesgos en datos y modelos.
Acceso al Curso Extensivo de Aprendizaje Automático por Google
El acceso al curso extensivo de Aprendizaje Automático por Google, es completamente gratuito, ya que forma parte de los recursos educativos.
El curso no ofrece un certificado oficial de finalización, por lo que su valor es principalmente formativo y práctico, enfocado en el desarrollo de habilidades y comprensión de conceptos clave del aprendizaje automático.
Otros cursos relacionados disponibles en AprenderGratis.es son: Curso de introducción a la Inteligencia Artificial con Azure o Curso de análisis de datos con Python y R.