CampusX courses

Colección de cursos de campusx

Bienvenido a la colección curada de Campusx de cursos integrales diseñados para ayudarlo a dominar tecnologías y conceptos clave en IA, ML, ciencia de datos y más.

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Títulos de curso

1. Introducción a la IA generativa con Langchain
2. Proyectos de aprendizaje automático de extremo a extremo con AWS Sagemaker
3. Métodos de pronóstico de series de tiempo
4. Soluciones E-KYC utilizando visión por computadora
5. SQL para análisis de datos y resolución de problemas
6. Detección de emociones con redes neuronales convolucionales (CNN)
7. Construyendo sistemas ML de extremo a extremo con MLOPS
8. Aprendizaje profundo avanzado con Pytorch
9. Técnicas de modelado de riesgos de crédito
10. Aprovechando a Llamaindex para tareas generativas de IA
11. Detección de objetos usando el aprendizaje profundo
12. Recuperación de generación aumentada (trapo)
13. IA generativa para la visión
14. Construcción de agentes de IA
15. Frasco para el aprendizaje automático
16. Análisis de datos utilizando MS Excel

Descripciones detalladas del curso

Nombre del curso	Descripción del curso	Enlace
Detección de emociones usando el aprendizaje profundo	Profundiza en técnicas de aprendizaje profundo para detectar emociones humanas basadas en expresiones faciales. Incluye teoría esencial, aplicaciones prácticas y proyectos prácticos.	[Detección de emociones con CNNS] (Detección de emociones usando el aprendizaje profundo/readme.md)
Proyectos de Gen AI utilizando Langchain	Una guía integral para construir proyectos de IA generativos utilizando Langchain, que cubre tanto conceptos fundamentales como diseños de proyectos intrincados.	[Introducción a la IA generativa con Langchain] (Gen AI Proyectos utilizando Langchain/ReadMe.md)
Modelado de riesgo de crédito utilizando ML	Aprenda a desarrollar modelos de aprendizaje automático que predicen con precisión el riesgo de crédito, con conjuntos de datos y técnicas del mundo real para el modelado predictivo.	[Técnicas de modelado de riesgos de crédito] (modelado de riesgos de crédito utilizando aprendizaje automático/readme.md)
Proyectos de aprendizaje profundo utilizando pytorch	Obtenga experiencia práctica para construir aplicaciones de aprendizaje profundo como traducción automática y sistemas de predicción de próxima palabra utilizando Pytorch.	Marcador de posición de enlace
Construir el sistema E-KYC con visión por computadora	Construya un sistema E-KYC utilizando técnicas de visión por computadora, explorando los casos de verificación de identidad y uso de fraude.	Marcador de posición de enlace
Estudios de casos de SQL	Trabaje a través de cinco estudios de casos del mundo real para aplicar habilidades SQL en análisis de datos y contextos de resolución de problemas.	Marcador de posición de enlace
Proyecto de pronóstico de series de tiempo	Desarrolle modelos para el pronóstico de series temporales, utilizando métodos estadísticos tradicionales y técnicas ML modernas para el análisis predictivo.	Marcador de posición de enlace
Proyectos de Gen AI usando Llamaindex	Explore Llamaindex y sus capacidades para el desarrollo de proyectos de IA, desde configuraciones básicas hasta soluciones de IA generativas avanzadas.	Marcador de posición de enlace
Proyecto ML de extremo a extremo utilizando AWS Sagemaker	Aprenda a construir proyectos de aprendizaje automático utilizando AWS Sagemaker, que cubre todas las fases desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación y el monitoreo del modelo.	Marcador de posición de enlace
Detección de objetos usando el aprendizaje profundo	Coloque en técnicas de detección de objetos utilizando marcos de aprendizaje profundo para crear sistemas impulsados ​​por la IA capaces de identificar y clasificar objetos en tiempo real.	Marcador de posición de enlace
IA generativa para la visión	Pase profundamente en difusión estable, GANS, autoencoders variacionales y aprovechando los modelos de cara de abrazo para implementar proyectos de visión de vanguardia utilizando técnicas generativas de IA.	[AI generativa para la visión] (IA generativa para Vision/ReadMe.MD)

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Consideraciones importantes

• Sus antecedentes: ¿Es usted un principiante o tiene experiencia previa en ciencia de datos, IA o tecnologías relevantes?
• Tus objetivos: ¿Qué pretendes lograr? ¿Está aprendiendo para avance profesional o interés personal?
• Secuenciación del curso: algunos cursos pueden basarse en otros (por ejemplo, introducción a la IA generativa, seguido de cursos de IA avanzados).
• Prerrequisitos: asegúrese de verificar si algún curso tiene requisitos previos específicos para ayudarlo a planificar en consecuencia.

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Cómo elegir un curso

• Priorice sus intereses: comience con temas que realmente le interesen.
• Evaluar la dificultad: si usted es un principiante, comience con los cursos introductorios.
• Verifique las descripciones: asegúrese de que el curso se alinee con sus objetivos revisando las descripciones y requisitos previos.
• Compromiso de tiempo: Planifique su horario para asegurarse de que pueda dedicar suficiente tiempo al curso.

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Descargo de responsabilidad

Este repositorio está destinado solo a fines educativos . Todo el contenido pertenece a CampusX y está diseñado para apoyar el aprendizaje y la exploración. Alentamos el uso responsable de la información proporcionada. Ni los creadores ni los contribuyentes son responsables de ningún mal uso o mal interpretación del contenido en este repositorio.

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