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Duración 35 horas
Temario del curso
Resumen de la IA en Python
- Conceptos clave y alcance de la IA.
- Bibliotecas de Python para el desarrollo de IA.
- Estructura y flujo de trabajo de los proyectos de IA.
Preparación de datos para la IA
- Limpieza, transformación e ingeniería de características de los datos.
- Gestión de datos faltantes y desequilibrados.
- Escala y codificación de características.
Técnicas de aprendizaje supervisado
- Algoritmos de regresión y clasificación.
- Métodos de conjunto: Bosque aleatorio, Aumento gradual (Gradient Boosting).
- Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
Técnicas de aprendizaje no supervisado
- Métodos de agrupamiento: K-Means, DBSCAN, agrupamiento jerárquico.
- Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE.
- Casos de uso del aprendizaje no supervisado.
Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Introducción a TensorFlow y Keras.
- Construcción y entrenamiento de redes neuronales feedforward.
- Optimización del rendimiento de las redes neuronales.
Aprendizaje por refuerzo (Introducción)
- Conceptos centrales de agentes, entornos y recompensas.
- Implementación de algoritmos básicos de aprendizaje por refuerzo.
- Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo.
Despliegue de modelos de IA
- Guardado y carga de modelos entrenados.
- Integración de modelos en aplicaciones mediante APIs.
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en producción.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los fundamentos de la programación en Python
- Experiencia con bibliotecas de análisis de datos como NumPy y pandas
- Conocimientos básicos de conceptos y algoritmos de aprendizaje automático
Público Objetivo
- Desarrolladores de software que buscan expandir sus habilidades en desarrollo de IA
- Analistas de datos que desean aplicar técnicas de IA a conjuntos de datos complejos
- Profesionales de I+D que construyen aplicaciones impulsadas por IA
Reseñas (2)
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática
