Cursos básicos
Estos cursos abarcan los conceptos básicos del aprendizaje automático y los conceptos básicos.
Te recomendamos que los tomes en el siguiente orden.
Introducción al aprendizaje automático
Una breve introducción al aprendizaje automático
Novedad
Curso intensivo de aprendizaje automático
Un curso práctico para explorar los aspectos fundamentales del aprendizaje automático.
Enmarcado de problemas
Un curso para ayudarte a mapear problemas del mundo real a soluciones de aprendizaje automático.
Cursos avanzados
En los cursos avanzados, se enseñan herramientas y técnicas para resolver diversos problemas de aprendizaje automático.
Los cursos están estructurados de forma independiente. Tómalos según el interés o el dominio del problema.
Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación generan sugerencias personalizadas.
Agrupamiento en clústeres
El agrupamiento en clústeres es una estrategia clave de aprendizaje automático no supervisado para asociar elementos relacionados.
Redes generativas adversarias
Las GAN crean instancias de datos nuevas que se asemejan a los datos de entrenamiento.
Clasificación de imágenes
¿Es una foto de un gato o es un perro?
Guías
Nuestras guías ofrecen explicaciones simples y paso a paso para resolver problemas comunes de aprendizaje automático mediante el uso de prácticas recomendadas.
Reglas del AA
Sigue estas prácticas recomendadas sobre aprendizaje automático que se usan en Google para convertirte en un mejor ingeniero de aprendizaje automático.
People + AI Guidebook
Esta guía ayuda a los desarrolladores de UX, gerentes de proyectos y desarrolladores a trabajar de forma colaborativa con temas y preguntas sobre el diseño de IA.
Clasificación de texto
En esta guía integral, se proporciona una explicación para resolver problemas de clasificación de texto mediante el aprendizaje automático.
Buen análisis de datos
En esta guía, se describen los trucos que utiliza un analista de datos experto para evaluar enormes conjuntos de datos en problemas de aprendizaje automático.
Guía de ajuste de aprendizaje profundo
En esta guía, se explica una forma científica de optimizar el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo.
Trampas de datos
En esta guía, se presentan errores comunes que los profesionales de la AA pueden encontrar cuando trabajan con datos y estadísticas.
Introducción a la IA responsable
En esta guía para principiantes, se ofrece una descripción general de cómo incorporar equidad, responsabilidad, seguridad y privacidad en los sistemas de IA.
Pruebas adversariales para la IA generativa
Revisa un ejemplo de flujo de trabajo de pruebas adversarias.
Glosarios
Los glosarios definen términos de aprendizaje automático.
