Programa del Curso

Introducción a la IA y el ML

  • Descripción general de los conceptos de IA y ML
  • Recopilación y preprocesamiento de datos
  • Introducción a Python para la IA

Data Analysis y Visualización

  • Análisis exploratorio de datos
  • Técnicas de visualización de datos
  • Fundamentos estadísticos para ML

Machine Learning Modelos

  • Algoritmos de aprendizaje supervisado
  • Algoritmos de aprendizaje no supervisado
  • Evaluación y selección de modelos

Deep Learning y Neural Networks

  • Fundamentos de las redes neuronales
  • Redes neuronales convolucionales (CNN)
  • Redes neuronales recurrentes (RNN)

Natural Language Processing (NLP)

  • Procesamiento de texto y extracción de características
  • Análisis de sentimiento y clasificación de texto
  • Modelos lingüísticos y chatbots

Computer Visión

  • Fundamentos del procesamiento de imágenes
  • Detección de objetos y clasificación de imágenes
  • Temas avanzados en visión artificial

Implementación y escalado

  • Estrategias de implementación de aplicaciones de IA
  • Escalado de aplicaciones de IA
  • Supervisión y mantenimiento de los sistemas de IA

Ética y futuro de la IA

  • Consideraciones éticas en la IA
  • Política y regulación de la IA
  • Tendencias futuras en IA y ML

Proyecto de laboratorio

  • Desarrollo de una aplicación inteligente a pequeña escala
  • Trabajar con conjuntos de datos del mundo real
  • Colaborar en un proyecto grupal para resolver un problema relevante para la industria

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Experiencia con Python y técnicas fundamentales de ciencia de datos
  • Familiaridad con los principios básicos de IA y ML

Audiencia

  • Profesionales de la IA
  • Desarrolladores de software
  • Analistas de datos
 28 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (2)

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