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Artificial Intelligence

Industry-Specific
Digital Skills

Schedule

Duration

40h

PRESENTATION

The curso de Inteligencia Artificial te ofrece la oportunidad de adentrarte en una de las áreas más dinámicas y con mayor crecimiento en el ámbito tecnológico actual. La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para transformar industrias, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Con una creciente demanda laboral, adquirir conocimientos en esta área te posicionará como un profesional valioso y preparado para enfrentar los desafíos del futuro. A lo largo del curso, explorarás desde los fundamentos de la inteligencia artificial hasta los diferentes tipos existentes, además de una introducción a los algoritmos de aprendizaje automático. Finalmente, pondrás en práctica lo aprendido a través de un proyecto llave en mano, consolidando tus habilidades técnicas y estratégicas. Nuestra modalidad online te permite acceder a este conocimiento de manera flexible, adaptándose a tus necesidades y ritmo de aprendizaje. ¡No dejes pasar la oportunidad de ser parte de la revolución tecnológica!

Objectives

– Comprender los conceptos básicos de inteligencia artificial.

– Identificar y clasificar los tipos de inteligencia artificial.

– Analizar algoritmos de aprendizaje automático y su funcionamiento.

– Aplicar conocimientos teóricos a proyectos de inteligencia artificial.

– Evaluar aplicaciones reales de inteligencia artificial en distintos sectores.

– Desarrollar habilidades críticas para interpretar resultados de IA.

– Explorar tendencias y avances actuales en inteligencia artificial.

Syllabus

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Estado del arte de la inteligencia artificial Filosofía de la inteligencia artificial Futuro de la inteligencia artificial Procesos de desarrollo de proyecto con inteligencia artificial Los datos, tu mayor activo UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Aprendizaje automático Aprendizaje profundo Transformers Generación de datos sintéticos Hiperparámetros en los modelos de inteligencia artificial UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Regresión lineal Regresión no lineal y Support Vector Machine (SVM) Árboles de decisión y bosques aleatorios Lógica difusa y descenso del gradiente Sistemas de recomendación UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROYECTO LLAVE EN MANO CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL Preparación del entorno de trabajo: Anaconda, Visual Studio Code y Python Dataset de entrada y procesado de datos TensorHub, TensorFlow y Keras Tratamiento de imágenes Generación de modelos de inteligencia artificial
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