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Udemy: Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT [2026]

Domina el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA con AWS, Python y R. Aprende de expertos con ejemplos prácticos y plantillas de código incluidas. Ideal para principiantes e intermedios.

  • Inscritos1.220.780 estudiantes
  • Valoración4.5★ (205.747 valoraciones)
  • Duración42,5 horas
  • Módulos386 clases / 46 secciones
  • PrecioSuscripción
  • CertificadoSí
  • NivelPrincipiante
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Captura de pantalla de Udemy: Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT [2026]
Captura de pantalla de Udemy: Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT [2026]

El curso 'Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT [2026]' de Udemy ofrece una formación integral en aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Este curso está diseñado tanto para principiantes como para estudiantes intermedios que deseen profundizar su comprensión de estas tecnologías. Los participantes aprenderán a construir, entrenar y desplegar modelos utilizando AWS, Python y R. El curso incluye ejemplos prácticos y plantillas de código, facilitando a los estudiantes aplicar lo que aprenden.

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El curso abarca una amplia gama de temas, incluyendo el aprendizaje profundo con redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales para visión por computadora y reconocimiento de objetos. También proporciona una guía para principiantes sobre el uso de Google Colab para proyectos de aprendizaje automático, que es una plataforma fácil de usar para proyectos de ciencia de datos. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con bibliotecas populares de aprendizaje automático como TensorFlow, scikit-learn y XGBoost.

Además de las habilidades técnicas, el curso enfatiza la preparación de datos, incluyendo la creación de conjuntos de entrenamiento y prueba, escalado de características y normalización de datos. Estas habilidades son cruciales para desarrollar modelos predictivos efectivos. El curso también profundiza en conceptos estadísticos como los valores P y las pruebas de hipótesis, equipando a los estudiantes con el conocimiento para evaluar la significancia estadística de sus hallazgos.

El curso tiene un precio de 159.99 USD y es adecuado para cualquier persona interesada en el aprendizaje automático, desde estudiantes con conocimientos de matemáticas de secundaria hasta analistas de datos que buscan mejorar sus habilidades. Al final del curso, los participantes podrán implementar modelos de aprendizaje automático, desde regresión básica hasta aprendizaje profundo avanzado, y aplicar estas habilidades a proyectos del mundo real.

  • CategoríaFormación corporativa y e-learning
  • Modelo de preciosDe pago

  • Aprendizaje profundo con redes neuronales

  • Redes neuronales convolucionales para visión

  • Google Colab para proyectos de ML

  • Bibliotecas TensorFlow y XGBoost

  • Técnicas de preparación de datos

  • Pruebas de significancia estadística

  • Implementación de regresión de vectores de soporte

  • Modelos de regresión de árboles de decisión

  1. Aprender: Seguir conferencias estructuradas

  2. Practicar: Usar plantillas de código

  3. Implementar: Construir modelos en Python y R

  4. Desplegar: Usar AWS para el despliegue de modelos

  • Despliegue de Modelos
  • Preparación de Datos
  • Aprendizaje Profundo
  • Análisis Estadístico
  • Visión por Computadora

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