El curso completo en ruso se puede encontrar en
este enlace .
El curso de inglés original está disponible en
este enlace .
Nuevas conferencias están programadas cada 2-3 días.¿Quiénes son estas personas?
Averigüemos más sobre aquellos que han preparado este curso para nosotros y lo enseñarán.
Tres personas:
- Magnus Hyttsten , defensor del desarrollador, Google
- Juan Delgado , desarrollador de contenido, Udacity
- Paige Bailey , defensora del desarrollador, Google
Primero, ¿quiénes son
los defensores de los desarrolladores ? A juzgar por
este artículo con Habr, estos son evangelistas. ¿Quiénes son los evangelistas?
El evangelista de TI es un especialista profesionalmente dedicado a la defensa en el campo de la tecnología de la información.
Interesante
Mientras estudiamos el aprendizaje automático, nos encontramos con muchos términos nuevos y diferentes, por ejemplo, términos como
inteligencia artificial ,
aprendizaje automático ,
redes neuronales y
aprendizaje profundo . ¿Qué significan realmente estos términos y cómo se relacionan entre sí?
A continuación analizaremos cada uno de estos términos y mostraremos su relación entre ellos.
Inteligencia artificial : un campo de la informática que tiene como objetivo lograr el desarrollo de la inteligencia humana en las computadoras. Hay muchas formas de lograr sus objetivos, incluido el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Aprendizaje automático : un conjunto de técnicas relacionadas en las que la computadora está capacitada para realizar una tarea específica, en lugar de programar directamente una solución a un problema.
Redes neuronales : una estructura en aprendizaje automático inspirada en redes de neuronas (células nerviosas) en un cerebro biológico. Las redes neuronales son una parte fundamental del aprendizaje profundo y serán estudiadas (afectadas) en este curso.
Aprendizaje profundo : una subárea de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales multicapa (redes neuronales que consisten en varias capas). A menudo, los términos "aprendizaje automático" y "aprendizaje profundo" se usan indistintamente.
El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo también consisten en muchas subáreas, ramas y técnicas únicas. Uno de los ejemplos más significativos y conocidos es la separación de "
aprender con un maestro " y "
aprender sin un maestro ".
En términos simples, en "aprender con un maestro" sabes lo que quieres enseñarle a una computadora, mientras que "aprender sin un maestro" es similar a dejar que la computadora determine lo que se puede aprender. "
Enseñar con un maestro " es el tipo más estándar de aprendizaje automático, y es en eso que nos centraremos en este curso.
¿Qué necesitamos de las herramientas?
Python : conocimiento básico (bucles, sentencias condicionales, listas, operaciones aritméticas y algunas otras estructuras básicas).
Si lo desea, puede usar la biblioteca TensorFlow.js en su lenguaje JavaScript favorito en su navegador.
TensorFlow también le permite trabajar, a través de conexiones de "puertos", con lenguajes como Swift, R y Julia. Python y JavaScript, por el momento, tienen el soporte más completo, por lo que se recomiendan.
CoLab: plataforma sandbox para nuestras aplicaciones
Para reducir la cantidad de software que necesita instalar en una máquina local, a lo largo del curso utilizaremos el servicio gratuito de Google:
Colab basado en
Jupyter .
... y un llamado a la acción estándar: regístrese, ponga un plus y comparta :)
Versión en video del artículo.
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¿Qué tipo de cursos de inglés en esta dirección se deben tomar para traducir para el público y empacar en materiales (texto + video)? ¿Qué formato de tareas prácticas es más adecuado en estas áreas: ensamblajes ya preparados en GitHub o fragmentos de código para la información personal posterior de todas las partes?
Cualquier comentario es apreciado!