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Programa del Curso

Introducción a la IA

  • Historia de la IA
  • Definiciones y terminología
  • IA vs. inteligencia humana
  • Tendencias y potencial futuros

Machine Learning Conceptos básicos

  • Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, refuerzo
  • Algoritmos clave de ML
  • Flujo de trabajo de ML: desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo

Data Management

  • Técnicas de recogida de datos
  • Limpieza y preprocesamiento de datos
  • Análisis y visualización de datos

La IA en la práctica

  • Casos prácticos de aplicaciones de IA
  • Soluciones de IA específicas de la industria
  • La IA en los productos de consumo

Consideraciones éticas

  • La IA y el desplazamiento laboral
  • Sesgo y equidad en la IA
  • Cuestiones de privacidad y seguridad
  • El futuro de la ética de la IA

Proyecto de laboratorio

  • Python Tareas de programación
  • Proyectos de análisis de datos con conjuntos de datos del mundo real
  • Desarrollo de un modelo simple de ML

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Experiencia con Python programación
  • Familiaridad con la estadística básica y las matemáticas

Audiencia

  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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