Stanford acaba de lanzar 10 cursos
Computer Science 101
Ideal para: Principiantes absolutos que necesitan fundamentos de programación antes de adentrarse en IA
➣ Aprende sintaxis de Python, estructuras de datos y pensamiento algorítmico
Machine Learning Specialisation
Ideal para: Ingenieros y científicos de datos que desean comprender las matemáticas detrás de los algoritmos de IA
➣ Domina aprendizaje supervisado, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial
Artificial Intelligence: Principles and Techniques
Ideal para: Desarrolladores que buscan una visión integral de la IA antes de especializarse en áreas específicas
➣ Comprende algoritmos de búsqueda, satisfacción de restricciones y razonamiento lógico
Programming Methodology
Ideal para: Quienes buscan escribir código limpio y mantenible en proyectos de IA a gran escala
➣ Domina la programación orientada a objetos, principios de ingeniería de software y depuración
Introduction to Databases
Ideal para: Profesionales de IA que necesitan manejar grandes volúmenes de datos y optimizar flujos de información
➣ Domina consultas SQL, diseño de bases de datos y modelado de datos
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Ideal para: Ingenieros en visión por computadora y quienes desarrollan sistemas de IA para imágenes o video
➣ Domina CNNs, detección de objetos y técnicas de segmentación de imágenes
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
Ideal para: Desarrolladores que construyen chatbots, modelos de lenguaje y sistemas de análisis de texto
➣ Aprende arquitecturas transformer y mecanismos de atención
CS109: Introduction to Probability for Computer Scientists
Ideal para: Quienes buscan entender los fundamentos de la IA y evitar el pensamiento de “caja negra”
➣ Domina inferencia bayesiana, distribuciones y modelado estadístico
CS234: Reinforcement Learning
Ideal para: Desarrolladores de sistemas autónomos, IA para videojuegos y aplicaciones robóticas
➣ Aprende gradientes de política, Q-learning y algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo
CS230: Deep Learning
Ideal para: Ingenieros que migran del aprendizaje automático tradicional a redes neuronales modernas y aplicaciones prácticas de IA
➣ Construye redes convolucionales, RNNs y LSTM con inicialización adecuada
También puedes encontrarlos directamente en Stanford Online
Creditos del Post Yiro Mendez