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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