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Programa del Curso
Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Descripción de los conceptos de IA y ML
- Recopilación y preprocessing de datos
- Introducción a Python para AI
Data Analysis y Visualización
- Análisis de datos exploratorio
- Técnicas de visualización de datos
- Fundamentos estadísticos para ML
Machine Learning Modelos
- Algoritmos de aprendizaje supervisado
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado
- Evaluación y selección de modelos
Deep Learning y Neural Networks
- Fundamentos de redes neuronales
- Redes neuronales convolutionales (CNN)
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
Natural Language Processing (NLP)
- Procesamiento de texto y extracción de características
- Análisis de sentimientos y clasificación de texto
- Modelos de lenguaje y chatbots
Computer Vision
- Fundamentos de procesamiento de imágenes
- Detección de objetos y clasificación de imágenes
- Temas avanzados en visión por computadora
Implementación y escalado
- Estrategias de implementación de aplicaciones de IA
- Escalando 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
- Desarrollar una aplicación inteligente a pequeña escala
- Trabajar con conjuntos de datos del mundo real
- Colaborar en un proyecto grupal para resolver un problema relevante para la industria
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Una comprensión de los conceptos básicos de programación
- Experiencia con Python y técnicas fundamentales de ciencia de datos
- Familiaridad con los principios básicos de IA y ML
Público
- Profesionales de IA
- Desarrolladores de software
- Analistas de datos
28 Horas
