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Conviértete en un experto de la IA con estos cursos gratis de Harvard

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las herramientas más importantes que cada vez más empresas toman en cuenta, por lo que especializarse en este tema es muy importante para el ámbito académico y laboral. Es por ello que la Universidad de Harvard ha lanzado una serie de cursos gratis para que te conviertas en un experto de la IA.

Ya sea que tengas algunos conocimientos en el tema y quieras expandirlos, o bien, que apenas empieces a explorar el mundo de la inteligencia artificial, estos cursos te darán las herramientas necesarias para que puedas utilizarlas en tu formación profesional.

Lo mejor de todo es que los cursos son accesibles a todo el mundo, ya que son gratuitos y en línea.

Lee también: ¿Quieres estudiar en Harvard gratis? Conoce la lista de cursos que ofrece

Cursos de Harvard para ser un experto de la IA

  • Introducción a la ciencia de datos con Python

Este curso, te brinda la oportunidad de aprender los conceptos y técnicas que constituyen la base de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, obtener experiencia práctica en el uso de Python para resolver desafíos reales de ciencia de datos así como practicar la programación y codificación de Python para modelado, estadística y narración de historias.

El curso tiene una duración de 8 semanas, pero lo puedes llevar a tu propio ritmo, sin embargo, es necesario tener una base mínima de conocimientos de programación (preferiblemente en Python) y estadísticas para tener éxito en este curso. Afortunadamente, estos requisitos previos de Python se pueden cumplir con el curso que veremos a continuación.

Si deseas tomar este curso da clic en este enlace.

  • Introducción a la programación con Python de CS50

Este curso es una introducción a la programación con Python, un lenguaje popular para programación de propósito general, ciencia de datos, programación web y más. Este curso está diseñado para estudiantes con o sin experiencia previa en programación.

En él aprenderás a manejar excepciones, buscar y corregir errores y escribir pruebas unitarias; utilizar bibliotecas de terceros; validar y extraer datos con expresiones regulares; modelar entidades del mundo real con clases, objetos, métodos y propiedades; y leer y escribir archivos.

Si deseas tomar este curso da clic en este enlace.

¿Qué otros cursos puedes tomar?

  • Ciencia de datos. Aprendizaje automático

Con una duración de ocho semanas, este curso te brinda la oportunidad de crear un sistema de recomendación de películas y aprender la ciencia detrás de una de las técnicas de ciencia de datos más populares y exitosas.

Aprenderás sobre los datos de entrenamiento y cómo utilizar un conjunto de datos para descubrir relaciones potencialmente predictivas. También aprenderás sobre el sobreentrenamiento y técnicas para evitarlo, como la validación cruzada. 

Si deseas tomar este curso da clic en este enlace.

  • Fundamentos de TinyML

Tiny Machine Learning (TinyML) es una de las áreas de aprendizaje profundo de más rápido crecimiento y que se vuelve cada vez más accesible. Este curso proporciona una base para que comprendas este campo emergente.

Este curso, se centra en los conceptos básicos del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y los dispositivos y sistemas integrados, como teléfonos inteligentes y otros dispositivos pequeños.

A lo largo del curso, aprenderás técnicas de ciencia de datos para recopilar datos y desarrollará una comprensión de los algoritmos de aprendizaje para entrenar modelos básicos de aprendizaje automático. Al final de este curso, podrás comprender el “lenguaje” detrás de TinyML y estarás listo para sumergirte en la aplicación de TinyML en cursos futuros.

Si deseas tomar este curso da clic en este enlace.

Los cursos se imparten en inglés, por lo que es importante dominar el idioma para poder cursarlos. También aunque son gratuitos, el certificado final sí tiene costo, aunque es opcional adquirirlo.

Lee también: 4 técnicas que te ayudan a estudiar y aprobar un examen, según Harvard

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Samuel Fermín

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