Inteligencia Artificial para Programadores

UNIDAD DIDÁCTICA 1. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) Aprendizaje Automático Tipos de aprendizaje automático Algoritmos y modelos de aprendizaje automático Métricas de evaluación en aprendizaje automático Regularización y selección de características en aprendizaje automático UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA) Redes Neuronales Artificiales (RNA) Estructura y arquitectura Funciones de activación Entrenamiento de las RNA Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicación Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su aplicación Modelos Generativos Adversariales (GAN) y su aplicación UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NATURAL LANGUAGE PROCESSING – NLP) Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) Representación del lenguaje en PLN Extracción de características en PLN Modelos de PLN basados en secuencias Modelos de PLN para tareas específicas Aplicaciones de PLN UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISIÓN ARTIFICIAL Visión artificial Preprocesamiento y transformación de imágenes Detección y reconocimiento de objetos Segmentación y clasificación de imágenes Aplicaciones de visión artificial UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE DATOS MASIVOS (BIG DATA) EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Big Data en Inteligencia Artificial Almacenamiento y procesamiento distribuido Tecnologías y herramientas para el procesamiento de Big Data Extracción de conocimiento a partir de datos masivos Aprendizaje automático en Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 6. OPTIMIZACIÓN Y SINTONIZACIÓN DE MODELOS DE IA Evaluación de modelos y métricas de rendimiento Optimización de hiperparámetros Regularización y técnicas de prevención de sobreajuste Técnicas de reducción de dimensionalidad Ajuste y ensamblado de modelos UNIDAD DIDÁCTICA 7. APRENDIZAJE POR REFUERZO (REINFORCEMENT LEARNING) Aprendizaje por refuerzo Agentes y entornos en aprendizaje por refuerzo Métodos de aprendizaje por refuerzo Exploración y explotación en aprendizaje por refuerzo Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESPLIEGUE Y PRODUCCIÓN DE MODELOS DE IA Preparación de datos para despliegue de modelos Diseño e implementación de servicios de IA Monitoreo y evaluación de modelos en producción Actualización y mantenimiento de modelos de IA Escalabilidad y rendimiento en despliegue de modelos de IA