En este mes de abril hemos publicado los 40 mejores cursos de programación online gratuitos. Ahora, 5 nuevos cursos se acaban de publicar y podéis comenzarlos ya. Cuatro de ellos están enfocados a conceptos que directamente rodean a la Inteligencia Artificial: machine learning, deep learning, matemáticas avanzadas, estadística, distintos diseños de algoritmos, visión artificial… El quinto es una introducción a la robótica y Arduino, también muy conectado con la IA.

1 – Introduction to Graduate Algorithms

Introduction to Graduate Algorithms – Georgia Institute of Technology

12 semanas

Un curso sobre técnicas para el diseño de algoritmos (como la programación dinámica) y algoritmos para problemas fundamentales (como la transformada rápida de Fourier o FFT). Los temas principales cubiertos en el curso incluyen:

• Programación dinámica
• “Divide y vencerás”, incluyendo FFT
• Algoritmos aleatorios, incluyendo criptosistemas RSA y hash usando filtros Bloom
• Algoritmos gráficos
• Algoritmos de flujo máximo
• Programación lineal
• NP-completeness

2 – Data Analytics Foundations for Accountancy II

Data Analytics Foundations for Accountancy II – University of Illinois at Urbana-Champaign

8 semanas

Segunda parte de este curso en la que se entra en profundidad en el análisis de datos para contabilidad y otras actividades financieras. En este caso, se presentan conceptos de aprendizaje máquina. Los módulos del tema son:

• Introducción al Machine Learning.
• Algoritmos principales.
• Conceptos prácticos del Machine Learning.
• Sobreajuste y regularización.
• Algoritmos Probabilísticos Fundamentales.
• Ingeniería de características.
• Introducción al clustering.
• Introducción a la detección de anomalías.

3 – Networked control systems with Arduino: an introduction to technology, programming and robotics

Networked control systems with Arduino: an introduction to technology, programming and robotics – Universidad Politécnica de Madrid

5 semanas

Los sistemas de control tradicionales se están convirtiendo hoy en día en soluciones globales de intercambio de datos basadas en plataformas abiertas y repositorios de datos gratuitos. En este contexto, Arduino es uno de los dispositivos electrónicos más utilizados para implementar soluciones de control sencillas.

Arduino incluye los puertos de comunicación más comunes (como UART o I2C) y soporta los protocolos de comunicación más populares como MQTT. Este curso describe todos estos detalles y muestra cómo diseñar e implementar un sistema de control usando dispositivos Arduino. Además, se describe la técnica para conectar a la Internet global los sistemas de control construidos y permitir una compartición global de datos.

• Módulo 0. Presentación
• Módulo 1. Dispositivos de recursos limitados: Arduino
• Módulo 2. Sensores, actuadores y sistemas de control inicial
• Módulo 3. Puertos y protocolos de comunicación
• Módulo 4. Sistemas de control en red
• Módulo 5. Intercambio mundial de datos
• Módulo 6. Representación de datos y nuevas tecnologías
• Módulo 7. Proyecto final

4 – Advanced Machine Larning

Advanced Machine Learning – The Open University

4 semanas

Este es un curso avanzado y se espera cierta experiencia con el aprendizaje automático, la ciencia de datos o el modelado estadístico. El curso hace uso de matemáticas avanzadas, incluyendo estadística, álgebra lineal, cálculo y teoría de la información. El lenguaje utilizado es R. Si no has programado con R antes, deberías considerar tomar un curso introductorio rápido antes.

5 – Deep Learning in Computer Vision

Deep Learning in Computer Vision – Higher School of Economics

5 semanas

El aprendizaje profundo ha dado un gran impulso al ya rápidamente desarrollado campo de la visión artificial. Con el aprendizaje profundo, se han introducido muchas de las nuevas aplicaciones de las técnicas de visión artificial que ya se están convirtiendo en parte de nuestra vida cotidiana: reconocimiento e indexación de rostros, estilización de fotos o visión artificial en vehículos autónomos.

El objetivo de este curso es introducir a los estudiantes a la visión computerizada, comenzando desde lo básico y luego pasando a modelos más modernos de aprendizaje profundo. Se abarca tanto el reconocimiento de imágenes como el reconocimiento de vídeo, incluyendo la clasificación y anotación de imágenes, el reconocimiento de objetos y la búsqueda de imágenes, varias técnicas de detección de objetos, la estimación de movimiento, el seguimiento de objetos en vídeo, el reconocimiento de la acción humana y, por último, la estilización de imágenes, la edición y la nueva generación de imágenes.

En el proyecto del curso, los estudiantes aprenderán a construir un sistema de reconocimiento y manipulación de rostros para entender la mecánica interna de esta tecnología, probablemente la más conocida y a menudo demostrada en películas y programas de televisión.