Harvard tiene cinco cursos gratis sobre inteligencia artificial a los que te puedes apuntar ya

Si la inteligencia artificial te llama la atención y buscas aumentar tus habilidades profesionales, hay unas cuantas maneras de empezar a formarte sin gastar ni un euro. Así, una empresa tan importante en el segmento como Google cuenta con una buena selección de cursos de IA gratis, pero no es el único: también la prestigiosa universidad Harvard ha lanzado este año cinco cursos de inteligencia artificial para principiantes (pero con formación técnica) gratis.

Es muy interesante si quieres familiarizarte con los modelos grandes de lenguaje y llegar a tener tu propio ChatGPT. 

Nota: todos los cursos están en inglés, son online y aunque cursarlos sea gratis, en algunos casos para solicitar un certificado hay que abonar una tarifa.

Introducción a la inteligencia artificial con Python

Si ya te manejas en Python y quieres aprovechar la IA para vitaminar tus programas, este es un curso introductorio de lo más interesante. Según el programa tiene siete semanas de duración y estima que necesitarás de 10 a 30 horas semanales para completarlo. Ojo, porque aunque fue lanzado en mayo, estará disponible hasta fin de año.

En el temario se incluyen algoritmos de búsqueda de gráficos, aprendizaje reforzado, los principios de la IA, machine learning, cómo diseñar sistemas inteligentes y cómo utilizar la IA en tus programas en Python.

• CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python.

Ciencia de datos: machine learning

Probablemente las metodologías más famosas del análisis de datos vengan del machine learning, capaz de crear algoritmos de predicción en base a los datos. Pues bien, este curso promete enseñarte la ciencia que hay detrás y además entre sus reclamos propone crear un recomendador de películas.

Este curso de ocho semanas de duración estima que será necesario destinar entre dos y cuatro horas a la semana (aunque es una orientación, pero puedes ir a tu ritmo) para aprender los principios del machine learning, cómo realizar validaciones cruzadas, algunos algoritmos más usados de machine learning, cómo construir el sistema de recomendación, entre otras. Atención si te interesa porque el curso se cerrará pronto.

• Data Science: Machine Learning

Fundamentos de TinyML

El Tiny Machine Learning (TinyML) es una de las áreas de la IA que más crece y una de las razones es su accesibilidad, en tanto en cuanto combina el machine learning con aplicaciones, algoritmos, hardware y software de aprendizaje automático.

Este curso de cinco semanas de duración y un esfuerzo estimado de dos a cuatro horas semanales te enseñará los fundamentos de machine learning, deep learning y TinyML, cómo recopilar datos para el ML, cómo entrenar e implementar modelos, a comprender el ML integrado y a crear diseños responsables.

• Fundamentals of TinyML

Análisis de datos de alta dimensión

Si eres una persona analítica y te gusta comparar datos (o trabajas en ello), este curso de ciencia de datos podría interesarte ya que se enfoca en diferentes técnicas ampliamente usadas para trabajar con altas dimensiones de datos.

Este curso de cuatro semanas de duración y una dedicación estimada de dos a cuatro horas semanales tiene como meta enseñarte cosas como la distancia matemática, reducción de dimensiones, descomposición de valores singulares y análisis de componentes, gráficos de escala multidimensional, análisis factorial y trabajar con lotes y sus efectos. El curso se cierra a finales de noviembre de este año.

• High-Dimensional Data Analysis

Ciencia de datos: Capstone

Para especializarte en la ciencia de datos necesitas muchas horas de práctica a tus espaldas. Si ya te has puesto las pilas y necesitas proyectos y pruebas estimulantes para crecer, esto es lo que promete este curso eminentemente práctico y con poca orientación donde tendrás un proyecto del mundo real para el que necesitarás dar lo mejor de ti y tus conocimientos adquiridos a lo largo de esta serie.

En este proyecto final se evaluarán tus habilidades en visualización de datos, probabilidad, inferencia y modelado, manipulación de datos, regresión y machine learning. Todo ello en dos semanas con una dedicación de unas 20 horas en cada una de ellas.

• Data Science: Capstone

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