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Temario del curso

Introducción a la inteligencia artificial

  • ¿Qué es la IA y dónde se utiliza?
  • IA frente al aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo
  • Herramientas y plataformas populares

Python para IA

  • Repaso de los conceptos básicos de Python
  • Uso de Jupyter Notebook
  • Instalación y gestión de bibliotecas

Manipulación de datos

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

Fundamentos del aprendizaje automático

  • Aprendizaje supervisado frente al no supervisado
  • Clasificación, regresión y agrupamiento
  • Entrenamiento, validación y pruebas de modelos

Redes neuronales y aprendizaje profundo

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

Procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora

  • Clasificación de texto y análisis de sentimiento
  • Conceptos básicos de 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 API o aplicaciones web
  • Mejores prácticas para pruebas y mantenimiento

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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