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Temario del curso

1. Introducción a la Ingeniería de IA

  • ¿Qué es la Ingeniería de IA?
  • IA vs. Aprendizaje Automático vs. Aprendizaje Profundo
  • Ciclo de vida de la ingeniería de IA
  • Aplicaciones de la IA en diversas industrias
  • Roles y responsabilidades de un ingeniero de IA

2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

  • Conceptos y terminología central de la IA
  • Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Fundamentos de redes neuronales y aprendizaje profundo
  • Visión general de la IA generativa y modelos fundamentales
  • Ecosistemas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA

3. Python para Ingeniería de IA

  • Bibliotecas esenciales de Python para IA
  • NumPy, Pandas y Matplotlib
  • Manipulación y visualización de datos
  • Trabajo con cuadernos Jupyter
  • Redacción de código IA reutilizable

4. Preparación de Datos para la IA

  • Colección y comprensión de conjuntos de datos
  • Limpieza y preprocesamiento de datos
  • Ingeniería de características
  • Escalado y normalización de características
  • División de conjuntos de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba
  • Gestión de valores faltantes y atípicos

5. Fundamentos del Aprendizaje Automático

  • Algoritmos de regresión
  • Algoritmos de clasificación
  • Técnicas de agrupamiento
  • Flujo de trabajo de entrenamiento de modelos
  • Métricas de evaluación de modelos
  • Prevención de sobreajuste y subajuste

6. Construcción de Modelos de IA con TensorFlow y PyTorch

  • Introducción a TensorFlow
  • Introducción a PyTorch
  • Creación de redes neuronales
  • Entrenamiento y validación de modelos
  • Guardado y carga de modelos
  • Comparación de ambos marcos de trabajo

7. Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

  • Preprocesamiento de texto
  • Representaciones vectoriales de palabras
  • Clasificación de texto
  • Análisis de sentimiento
  • Introducción a modelos transformadores
  • Aplicaciones prácticas de NLP

8. IA en el Desarrollo de Software

  • Integración de IA en aplicaciones existentes
  • Llamada a servicios de IA a través de APIs
  • Desarrollo de aplicaciones potenciadas con IA
  • Herramientas de desarrollo de software asistidas por IA
  • Prueba de aplicaciones habilitadas para IA

9. Mejores Prácticas de Ingeniería de IA

  • Organización de proyectos
  • Control de versiones con Git
  • Rastreo de experimentos
  • Versionado de modelos
  • Estándares de documentación
  • Reproducibilidad en proyectos de IA

10. Implementación de Modelos de IA

  • Serialización de modelos
  • Construcción de servicios de inferencia
  • APIs REST para modelos de IA
  • Introducción a Docker para la implementación de IA
  • Monitoreo de modelos implementados
  • Mantenimiento y actualización de modelos

11. Ingeniería de Datos para IA

  • Pipelines de datos
  • Procesos ETL
  • Gestión de datos estructurados y no estructurados
  • Opciones de almacenamiento de datos
  • Gestión de la calidad de los datos
  • Preparación de conjuntos de datos listos para producción

12. IA Responsable y Ética en la IA

  • Sesgo e imparcialidad en la IA
  • IA Explicable (XAI)
  • Privacidad y protección de datos
  • Consideraciones de seguridad para la IA
  • Desarrollo responsable de la IA
  • Consideraciones regulatorias y de gobernanza

13. Gestión de Proyectos de IA

  • Ciclo de vida de proyectos de IA
  • Metodologías ágiles para proyectos de IA
  • Colaboración entre equipos técnicos y de negocio
  • Estimación de proyectos de IA
  • Gestión de riesgos
  • Medición del éxito del proyecto

14. Taller Práctico de Ingeniería de IA y Tendencias Futuras

  • Configuración de un flujo de trabajo completo de desarrollo de IA
  • Construcción de un proyecto de aprendizaje automático de extremo a extremo
  • Entrenamiento y evaluación de un modelo utilizando TensorFlow o PyTorch
  • Implementación de una aplicación simple de IA
  • Tendencias actuales en Ingeniería de IA
  • IA Generativa y Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
  • MLOps y automatización de la IA
  • Vías profesionales y aprendizaje continuo
  • Resumen, preguntas y respuestas, y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Experiencia con el lenguaje de programación Python
  • Familiaridad con estadística básica y álgebra lineal

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de software
  • Análisis de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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