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Programa del Curso
Avanzado Neural Networks
- Arquitecturas de aprendizaje profundo
- Redes neuronales convolucionales y recurrentes
- Modelos generativos y aprendizaje no supervisado
Machine Learning A escala
- Análisis de big data
- Computación distribuida para ML
- Técnicas avanzadas de optimización
Reinforcement Learning y la toma de decisiones
- Procesos de decisión de Markov
- Métodos de gradiente de políticas
- Sistemas multiagente y teoría de juegos
Procesamiento y comprensión del lenguaje natural
- Técnicas avanzadas de PNL
- Análisis de sentimiento y clasificación de texto
- Modelos de lenguaje y transformadores
Computer Visión y percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
- Análisis de vídeo y reconocimiento de acciones
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada
Ética y sociedad de la IA
- Sesgo y equidad en los sistemas de IA
- Gobernanza y política de IA
- Futuros impactos sociales de la IA
Proyecto de laboratorio
- Implementación de modelos avanzados de ML
- Análisis de grandes conjuntos de datos
- Colaboración en un proyecto de investigación grupal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Una sólida comprensión de los conceptos básicos de IA y ML
- Dominio de Python y familiaridad con los kits de herramientas de ciencia de datos
- Realización de un curso introductorio a la IA o experiencia equivalente
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Profesionales de la IA
21 Horas
