Aprendizaje de IA: estos son los cursos gratuitos de Harvard que necesitas para mejorar tu CV

La inteligencia artificial está ya presente en muchos empleos. No es el futuro, ya está aquí. El día a día de muchos puestos de trabajo se ha visto afectada por la evolución de este campo dela informática que, en buenas manos, es una herramienta muy útil que facilita y agiliza distintas labores.

Es por ello por lo que un aprendizaje sobre cómo utilizarlo resulta un plus importante para las empresas a la hora de elegir a sus trabajadores. Al igual que las compañías lo saben, los centros educativos y de formación están introduciendo la I.A. entre sus clases y asignaturas.

Por supuesto, algunos incluso dan cursos específicos, que son muy valiosos tanto para iniciados como para personas con un nivel intermedio y avanzado. Son muchos los instrumentos que pueden dominarse para sacarle el máximo provecho y hay materia para estudiar y especializarse en ello.

El prestigio de Harvard al alcance de cualquiera

A lo esencial que resulta la inteligencia artificial sólo hay que sumar el nombre de una universidad tan prestigiosa como Harvard para ser muy apetitoso para cualquier persona que busque trabajadores.

Dicha universidad es un referente educativo y los cursos que ofrece en este ámbito resultan muy apetitosos para lograr que el currículum dé un salto de calidad.

Existen cursos muy diferentes y variados en esta oferta que además es completamente gratuita. Existen distintas posibilidades de horarios y duración para adaptarse a las posibilidades de cada uno, cursándose de manera online para facilitarlo todo.

Muchos de ellos dejarán de estar disponibles pronto así que merece la pena echarles un ojo cuanto antes.

Python y la experiencia práctica

Este curso, "Introducción a la Inteligencia Artificial con Python" de CS50, explora los conceptos y algoritmos fundamentales de la inteligencia artificial moderna.

Al sumergirse en ideas que respaldan tecnologías como motores de juegos, reconocimiento de escritura y traducción automática, los estudiantes adquieren experiencia práctica a través de proyectos que incorporan algoritmos de búsqueda de grafos, clasificación, optimización y aprendizaje por refuerzo en programas Python propios.

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Al finalizar el curso, los estudiantes obtienen conocimientos en bibliotecas de aprendizaje automático y principios de inteligencia artificial que les permiten diseñar sistemas inteligentes por sí mismos.

Lograrán experiencia en uno de los campos de la informática de más rápido crecimiento, impartido por los creadores de uno de los cursos de informática más populares, CS50. Aprenderá los marcos teóricos que respaldan estas nuevas tecnologías y ganarás experiencia práctica en la aplicación de estas poderosas técnicas en el trabajo.

'Machine learning' para crear algoritmos

En este curso de Ciencia de Datos, parte del Programa de Certificación Profesional, el alumno se sumergirá en las metodologías más populares de aprendizaje automático. Aprenderá a construir algoritmos de predicción usando datos, abordando temas como algoritmos de aprendizaje automático, análisis de componentes principales y regularización.

El proyecto central será la creación de un sistema de recomendación de películas, donde explorará el entrenamiento de algoritmos, la identificación de relaciones predictivas y técnicas para evitar sobreentrenamiento, como la validación cruzada. Estas habilidades son esenciales en el campo del aprendizaje automático.

TinyML: el área que más crece

TinyML, o Aprendizaje Automático en Dispositivos Pequeños, es un área de rápido crecimiento dentro del conocido como 'Deep Learning'. Este curso introductorio, "Fundamentos de TinyML," proporciona las bases para entender este campo emergente, que se encuentra en la intersección de aplicaciones integradas de Aprendizaje Automático, algoritmos y hardware.

Enfocándose en el aprendizaje automático, aprendizaje profundo y sistemas como smartphones, el curso enseña técnicas de ciencia de datos para la recolección de los mismos y el entrenamiento de algoritmos básicos de aprendizaje automático. Al finalizar, los participantes estarán familiarizados con el lenguaje de TinyML, preparándolos para explorar aplicaciones avanzadas en cursos posteriores.

Escalamiento multidimensional

Este curso de ciencia de datos está diseñado para aquellos interesados en el análisis e interpretación de datos. Comienza explorando la definición matemática de la distancia, utilizando esto como motivación para la descomposición en valores singulares (SVD) en la reducción de dimensiones y el escalamiento multidimensional, relacionándolo con el análisis de componentes principales.

Aborda el desafío del 'batch effect' en genómica, detallando cómo encontrar y ajustar estos efectos mediante técnicas como el análisis de componentes principales y el análisis factorial, aplicándolos a la visualización y análisis de datos experimentales de alto rendimiento.

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El curso también ofrece una breve introducción al aprendizaje automático aplicado a datos de alto rendimiento. Explica la idea general detrás del análisis de agrupamiento, presenta K-means y el análisis jerárquico de agrupamientos, demostrando su aplicación en genómica.

Además, se describen algoritmos predictivos como k-nearest neighbors junto con conceptos clave como conjuntos de entrenamiento, conjuntos de prueba, tasas de error y validación cruzada.

El nivel más avanzado: ciencia de datos

Este proyecto de culminación es una oportunidad crucial para aplicar los conocimientos y habilidades en el análisis de datos en R que se adquiere a lo largo de la serie. Al completar este proyecto, se ponen a prueba las habilidades en visualización de datos, probabilidad, inferencia y modelado, manipulación de datos, organización de datos, regresión y aprendizaje automático.

A diferencia de otros cursos del Programa de Certificación Profesional en Ciencia de Datos, en este proyecto se recibe menos orientación por parte de los instructores. Al finalizar, se dispone de un producto de datos para mostrar a posibles empleadores o programas educativos, lo que será un indicador sólido de la experiencia en el campo de la ciencia de datos.