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¡Inscríbete en cursos GRATUITOS antes de 2023!
El último trimestre del año es cuando la gente cobra vida. Tienes un último impulso para alcanzar tus objetivos anuales para poder alcanzar tus objetivos de 2024. Ya sea que estés comenzando una nueva carrera en la industria tecnológica o desarrollando tus habilidades actuales, el autodesarrollo es importante.
La mejora continua en tecnología está causando que haya una prisa por ingresar a la industria. Personas de todos los ámbitos de la vida quieren participar. El objetivo de este blog es proporcionarte una lista de excelentes cursos GRATUITOS que puedes tomar para ayudarte a llegar allí. Lo dividiré en secciones por tema para que sea más fácil para ti navegar hacia tu área de enfoque.
Estos cursos gratuitos están todos disponibles en YouTube, lo que hace que se sienta como si estuvieras inscrito en un curso real. ¡Es difícil encontrar el contenido adecuado en YouTube porque hay tanto! Espero que este artículo facilite tu búsqueda, así que empecemos.
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Aprendizaje automático
1. Introducción al Aprendizaje Automático, 2020/21
Enlace: Introducción al Aprendizaje Automático, Dmitry Kobak, 2020/21
2. Stanford CS229: Aprendizaje Automático
Enlace: Stanford CS229: Curso completo de Aprendizaje Automático impartido por Andrew Ng
3. Cornell Tech CS 5787: Aprendizaje Automático Aplicado
Enlace: Aprendizaje Automático Aplicado (Cornell Tech CS 5787, otoño de 2020)
4. Haciendo amigos con el Aprendizaje Automático
Enlace: Haciendo amigos con el Aprendizaje Automático, Cassie Kozyrkov
5. Modelos fundamentales
Enlace: Modelos fundamentales
Estadísticas
1. Aprendizaje Automático Estadístico
Enlace: Aprendizaje Automático Estadístico
Aprendizaje Profundo
Principiantes:
1. MIT 6.S191: Introducción al Aprendizaje Profundo
Enlace: Introducción al Aprendizaje Profundo
2. CMU Introducción al Aprendizaje Profundo
Enlace: Introducción al Aprendizaje Profundo: Clases de primavera de 11785 en 2023
3. MIT: Introducción al Aprendizaje Profundo
Enlace: Introducción al Aprendizaje Profundo
4. Redes Neuronales: De cero a héroe
Enlace: Redes Neuronales: De cero a héroe
5. Fundamentos de Deep RL
Enlace: Fundamentos de Deep RL
Intermedio:
1. Stanford CS230: Aprendizaje Profundo
Enlace: Stanford CS230: Aprendizaje Profundo, otoño de 2018
2. Stanford CS25 – Transformers United
Enlace: Transformers United
3. MIT 6.S192: Aprendizaje Profundo para el Arte, Estética y Creatividad
Enlace: Aprendizaje Profundo para el Arte, Estética y Creatividad
4. CS 285: Aprendizaje por Reforzamiento Profundo
Enlace: Aprendizaje por Reforzamiento Profundo
5. Stanford: Aprendizaje por Reforzamiento
Enlace: Aprendizaje por Reforzamiento
6. Berkeley: Aprendizaje No Supervisado Profundo
Enlace: Aprendizaje No Supervisado Profundo, primavera de 2020
7. NYU Aprendizaje Profundo
Enlace: Aprendizaje Profundo SP21
8. Aprendizaje Profundo de Pila Completa
Enlace: Aprendizaje Profundo de Pila Completa 2021
9. Aprendizaje Profundo para Visión por Computadora
Enlace: Aprendizaje Profundo para Visión por Computadora
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
1. Curso de Hugging Face: NLP
Enlace: NLP: Curso de Hugging Face
2. Stanford CS224U: Comprensión del Lenguaje Natural
Enlace: Comprensión del Lenguaje Natural
3. CMU Advanced NLP
Enlace: Advanced NLP, 2022
4. CMU Multilingual NLP
Enlace: Multilingual NLP
5. UMass CS685: Procesamiento Avanzado del Lenguaje Natural
Enlace: Procesamiento Avanzado del Lenguaje Natural
Práctico
1. Aprendizaje Profundo Práctico para Programadores
Enlace: Aprendizaje Profundo Práctico para Programadores
2. Ingeniería de Aprendizaje Automático para Producción (MLOps)
Enlace: Ingeniería de Aprendizaje Automático para Producción
¡Y eso es todo!
Conclusión
Como mencioné antes, hay muchos cursos disponibles y puede ser difícil elegir uno. Puede haber una voz de conferenciante en particular que prefieras sobre otra o la forma en que un conferenciante presenta. Hay tantas cosas que debes tener en cuenta.
He proporcionado una lista extensa en cada sección para ayudarte a elegir cuál prefieres y con el que puedes continuar tu aprendizaje.
Espero que esta lista te haya ayudado. Y si conoces algún buen recurso, por favor compártelo en los comentarios para compartirlo con la comunidad de aprendizaje. ¡Gracias!
¡Feliz aprendizaje! Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica freelance y administradora de comunidad en VoAGI. Le interesa especialmente brindar consejos de carrera en ciencia de datos o tutoriales y conocimientos teóricos sobre ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una ávida aprendiz, busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, al tiempo que ayuda a guiar a los demás.
