Aprende IA con NVIDIA: 5 cursos te harán un líder del mañana
Una de las empresas IA más grandes del mundo ofrece educación. (NVIDIA)
Gracias a NVIDIA podrías saber cómo construir tu propio vehículo autónomo utilizando principios de IA. Conoce su academia y 5 cursos que ofrece.
La Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje profundo son herramientas cruciales en la transformación de industrias clave. NVIDIA, ofrece a través de su Deep Learning Institute (DLI) cursos y capacitaciones diseñados para quienes desean adquirir habilidades de vanguardia en este campo.
El DLI ofrece cursos que van más allá de lo teórico. Cada uno está diseñado para aplicar lo aprendido a problemas reales, lo que garantiza una comprensión profunda.
Desde el aprendizaje supervisado hasta el procesamiento de lenguaje natural. Los estudiantes trabajan con herramientas de desarrollo líderes en la industria, como los frameworks de NVIDIA CUDA y TensorRT, lo que los prepara para enfrentar desafíos reales en proyectos de IA.
Esta empresa, al ser pionera en la creación de hardware especializado para Inteligencia Artificial, como las GPU NVIDIA, permite a los estudiantes aprender en plataformas punteras como NVIDIA DGX y Jetson.
Esto les da una ventaja al experimentar con las herramientas que están impulsando la IA moderna. Esto le permite a los estudiantes acceder a recursos de hardware que generalmente solo están disponibles en laboratorios avanzados.
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¿Qué cursos de IA puedes tomar con NVIDIA?
La academia de NVIDIA brinda una gran variedad de cursos que puedes tomar. Algunos de los más útiles para prepararte en el mundo de la tecnología son:
1. Fundamentos del aprendizaje profundo
En este curso aprenderás cómo funciona el aprendizaje profundo mediante ejercicios prácticos de visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural.
Entrenarás modelos de aprendizaje profundo desde cero, aprendiendo herramientas y trucos para lograr resultados altamente precisos. También aprenderá a aprovechar los modelos preentrenados de última generación disponibles gratuitamente para ahorrar tiempo.
Aprenda a utilizar modelos de procesamiento de lenguaje natural basados en Transformer para tareas de clasificación de texto, como la categorización de documentos. También obtendrá información sobre cómo aprovechar los modelos basados en Transformer para tareas de reconocimiento de entidades con nombre (NER) y analizar diversas funciones, restricciones y características del modelo para determinar qué modelo es el más adecuado para un caso de uso concreto en función de las métricas, la especificidad del dominio y los recursos disponibles.
2. Desarrollo del procesamiento del lenguaje natural basado en Transformer
En este taller podrás aprender a utilizar modelos de procesamiento de lenguaje natural basados en Transformer para tareas de clasificación de texto.
También obtendrás información sobre cómo aprovechar los modelos basados en Transformer para tareas de reconocimiento de entidades con nombre (NER) y analizar diversas funciones.
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3. Aprendizaje profundo para vehículos autónomos
Aprende a diseñar, entrenar e implantar redes neuronales profundas y a optimizar componentes de percepción para vehículos autónomos utilizando la plataforma de desarrollo NVIDIA DRIVE.
Gracias a este taller podrás acercarte a una de las industrias con más ganancias que hay en el mercado, la automotriz. Además tendrás las herramientas necesarias para ser un colaborador competente en diversas empresas, por ejemplo, Tesla.
4. Aplicaciones de la IA para la detección de anomalías
Aprende a detectar anomalías en grandes conjuntos de datos para identificar intrusiones en la red. Esto lo podrás hacer utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas.
Al final de este curso podrás manejar distintas herramientas como XGBoost acelerado, autocodificadores y redes generativas adversariales (GAN).
5. Aprendizaje profundo para el análisis inteligente de vídeo
En este curso explorarás cómo implementar redes de detección y seguimiento de objetos para evaluar flujos de vídeo a gran escala en tiempo real.
Si estás interesado en ser parte de este taller deberás de tener experiencia con redes profundas y experiencia de nivel intermedio con C++ y Python.
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