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Temario del curso

Introducción a la Inteligencia Artificial

  • ¿Qué es la IA y dónde se utiliza?
  • IA vs. Aprendizaje Automático vs. Aprendizaje Profundo.
  • Herramientas y plataformas populares.

Python para IA

  • Repaso de los fundamentos de Python.
  • Uso de Jupyter Notebook.
  • Instalación y gestión de bibliotecas.

Trabajo con Datos

  • Preparación y limpieza de datos.
  • Uso de Pandas y NumPy.
  • Visualización con Matplotlib y Seaborn.

Fundamentos del Aprendizaje Automático

  • Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado.
  • Clasificación, regresión y agrupamiento.
  • Entrenamiento, validación y prueba de modelos.

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

  • Arquitectura de redes neuronales.
  • Uso de TensorFlow o PyTorch.
  • Construcción y entrenamiento de modelos.

Procesamiento del Lenguaje Natural y Visión por Computadora

  • Clasificación de texto y análisis de sentimiento.
  • Fundamentos del reconocimiento de imágenes.
  • Modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia.

Implementación de IA en Aplicaciones

  • Guardado y carga de modelos.
  • Uso de modelos de IA en APIs o aplicaciones web.
  • Mejores prácticas para pruebas y mantenimiento.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la lógica y estructuras de programación.
  • Experiencia con Python o lenguajes de programación de alto nivel similares.
  • Conocimientos básicos de algoritmos y estructuras de datos.

Público Objetivo

  • Profesionales de sistemas TI.
  • Desarrolladores de software que buscan integrar IA.
  • Ingenieros y directores técnicos que exploran soluciones basadas en IA.
 40 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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