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Temario del curso
Introducción a la IA
- Historia de la IA
- Definiciones y terminología
- IA frente a inteligencia humana
- Tendencias futuras y potencial
Fundamentos del Aprendizaje Automático
- Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, por refuerzo
- Algoritmos clave de ML
- Ciclo de vida de ML: desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo
Gestión de Datos
- Técnicas de recopilación de datos
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Análisis y visualización de datos
IA en la Práctica
- Estudios de caso de aplicaciones de IA
- Soluciones de IA específicas por sector
- IA en productos de consumo
Consideraciones Éticas
- IA y desplazamiento laboral
- Privacidad y seguridad
- Equidad y sesgo en la IA
- Futuro de la ética en la IA
Proyecto de Laboratorio
- Ejercicios de programación en Python
- Proyectos de análisis de datos con conjuntos de datos reales
- Desarrollo de un modelo simple de aprendizaje automático
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación
- Experiencia con la programación en Python
- Conocimiento básico de estadística y matemáticas
Público objetivo
- Profesionales de TI
14 Horas
Reseñas (1)
Formación paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento con eso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Traducción Automática
