El aprendizaje automático es básicamente una forma en la que nuestros programas y aplicaciones pueden aprender de los diferentes datos que se han pasado a nuestra aplicación para hacer predicciones, en función de la información que se recibió. Una excelente manera de usar el aprendizaje profundo para clasificar imágenes es construir una red neuronal convolucional (CNN). La biblioteca Keras en Python facilita la creación de una CNN. Este es un curso en línea gratuito que te presenta a Keras y aprenderás la diferencia entre TensorFlow y Keras. En el aprendizaje automático, un conjunto de datos es simplemente una colección de datos que una computadora puede tratar como una sola unidad con fines analíticos y de predicción. Esto significa que los datos recopilados deben ser uniformes y comprensibles para una máquina que no ve los datos de la misma manera que los humanos. Este curso explica cómo funciona una CNN y cómo clasificar las imágenes.

A continuación, aprenderás a ejecutar valores a través de capas convolucionales y a realizar todo el procesamiento ingenioso que necesitas hacer. El material describe cómo construir tu CNN usando Keras. El objetivo del aprendizaje automático es imitar la mente humana. Se puede usar para identificar objetos o imágenes, hacer predicciones e incluso analizar e identificar el habla. En este curso, aprenderás a crear una aplicación que pueda reconocer la escritura a mano mediante Core ML. En él se explica el proceso de importar Core ML a un proyecto para poder usarlo. Este curso le enseña cómo realizar el reconocimiento de escritura a mano con OCR (reconocimiento óptico de caracteres) con OpenCV, Keras y TensorFlow. Comprenderás el proceso que implica hacer una predicción con Core ML para crear un controlador de solicitudes. En este curso, aprenderás a gestionar el resultado obtenido en Core ML y a utilizar el resultado para continuar con el proceso. Descubrirás lo que se necesita para determinar qué número estás prediciendo realmente

Por último, aprenderá todo lo que necesita saber para empezar a crear aplicaciones más inteligentes y sus propios modelos de aprendizaje automático. Core ML es la base de las funcionalidades y los marcos específicos de cada dominio. Es compatible con Vision para analizar imágenes y con Natural Language para procesar texto. Core ML también admite Speech para convertir audio en texto y Sound Analysis para identificar sonidos en el audio. Este curso le presentará el aprendizaje automático básico, cómo funciona y cómo usarlo correctamente. Le brinda conocimientos prácticos sobre cómo integrar correctamente el aprendizaje automático en las aplicaciones de iOS. Se le explicará cómo crear un diseño personalizado del flujo de vistas de colección en la interfaz de usuario (interfaz de usuario). Este curso beneficiará a los desarrolladores de sitios web y aplicaciones, y a los analistas digitales o de datos con conocimientos básicos del entorno Python. Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa, como ChatGPT