Cuatro cursos gratuitos de Harvard para ser experto en IA y ganar miles de dólares
La Universidad de Harvard, una de las instituciones educativas más populares del mundo, ha lanzado una oferta educativa para fortalecer el conocimiento en inteligencia artificial (IA) entre el público general.
Han puesto a disposición varios cursos gratuitos de IA diseñados para estudiantes que ya cuentan con una formación técnica previa.
Un dato relevante a mencionar es que todos los cursos se imparten en inglés y son accesibles de manera online, lo que permite a los interesados aprender desde cualquier lugar del mundo.
Curso para conocedores de Python
Un curso destacado de esta oferta es el programa introductorio a la inteligencia atificial y machine learning, ideal para quienes ya tienen conocimientos básicos de Python, un lenguaje de programación versátil y ampliamente utilizado en el desarrollo de software.
Python es conocido por su sintaxis sencilla y su amplia gama de bibliotecas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la programación en IA.
Este curso de Harvard dura siete semanas y exige una dedicación de entre 10 a 30 horas semanales. Los contenidos que abarca incluyen algoritmos de búsqueda, aprendizaje reforzado, principios de inteligencia artificial, machine learning y el diseño de sistemas inteligentes.
Este programa estará disponible hasta finales de año, permitiendo a los participantes adquirir una base sólida y práctica para aplicar la IA en sus proyectos de software.
Aprendizaje de conceptos básicos de machine learning
Este curso se centra en los fundamentos del machine learning. Diseñado para aquellos interesados en crear algoritmos de predicción basados en datos, este curso tiene una duración de ocho semanas y requiere un esfuerzo semanal de dos a cuatro horas.
Los participantes aprenderán los principios básicos del machine learning, tales como las validaciones cruzadas y la construcción de sistemas de recomendación, como por ejemplo, aquellos utilizados para recomendar películas.
Este curso brinda la oportunidad de entender cómo los algoritmos pueden aprender y hacer predicciones a partir de conjuntos de datos, un conocimiento clave en una momento donde los datos son un recurso valioso.
Curso para ser experto en Tiny Machine Learning (TinyML)
TinyML es una rama del machine learning que se enfoca en el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos de baja potencia con recursos limitados.
Este curso combina aplicaciones prácticas, algoritmos, hardware y software para enseñar a los estudiantes cómo crear soluciones de machine learning que puedan integrarse en dispositivos pequeños y eficientes energéticamente.
Con una duración de cinco semanas y una dedicación de dos a cuatro horas semanales, el curso ofrece formación sobre machine learning integrado, deep learning y diseño responsable de sistemas.
Taller para reforzar conocimientos en análisis de datos
Para aquellos interesados en la ciencia de datos, Harvard ofrece un curso enfocado en técnicas avanzadas para trabajar con alta dimensionalidad en los datos, conocido como proyecto Capstone.
Un Capstone es un proyecto final integrador que permite a los estudiantes aplicar todo lo aprendido a lo largo del curso en un proyecto práctico. Este curso de Harvard tiene una duración de cuatro semanas y requiere entre dos a cuatro horas de trabajo semanal.
Aborda temas como la reducción de dimensiones, el análisis factorial y el trabajo con lotes de datos, aspectos fundamentales para el manejo eficiente y análisis de grandes volúmenes de información.
Disponible hasta finales de noviembre, este curso deja a los estudiantes culminar sus estudios con una experiencia práctica y aplicada en el campo de la ciencia de datos.
Qué necesitas para aplicar
Toda la información de aplicación la encuentras en la página web de la Universidad que destaca que el formato online y gratuito de estos cursos los hace accesibles para una audiencia global, democratizando el acceso a educación de alta calidad y fomentando el intercambio de conocimientos y habilidades en IA a nivel mundial.
