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Temario del curso
Introducción a la IA y ML
- Visión general de los conceptos de IA y ML
- Recopilación y preprocesamiento de datos
- Introducción a Python para IA
Análisis y Visualización de Datos
- Análisis exploratorio de datos
- Técnicas de visualización de datos
- Fundamentos estadísticos para ML
Modelos de Aprendizaje Automático
- Algoritmos de aprendizaje supervisado
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado
- Evaluación y selección de modelos
Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales
- Fundamentos de las redes neuronales
- Redes neuronales convolucionales (CNN)
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
- Procesamiento de texto y extracción de características
- Análisis de sentimiento y clasificación de textos
- Modelos de lenguaje y chatbots
Visión por Computadora
- Fundamentos del procesamiento de imágenes
- Detección de objetos y clasificación de imágenes
- Temas avanzados en visión por computadora
Despliegue y Escalabilidad
- Estrategias de despliegue de aplicaciones de IA
- Escalado de aplicaciones de IA
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA
Ética y Futuro de la IA
- Consideraciones éticas en IA
- Política y regulación de IA
- Tendencias futuras en IA y ML
Proyecto de Laboratorio
- Desarrollo de una aplicación inteligente a pequeña escala
- Trabajo con conjuntos de datos del mundo real
- Colaboración 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 centrales de IA y ML
Público objetivo
- Profesionales de IA
- Desarrolladores de software
- Analistas de datos
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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28 Horas
Reseñas (1)
Formación paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento con eso.
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