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Programa del Curso
Introducción a la Inteligencia Artificial
- ¿Qué es la IA y dónde se utiliza?
- IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning
- Herramientas y plataformas populares
Python para IA
- Repaso de conceptos básicos de Python
- Usando Jupyter Notebook
- Instalación y gestión de bibliotecas
Trabajando con Datos
- Preparación y limpieza de datos
- Usando Pandas y NumPy
- Visualización con Matplotlib y Seaborn
Fundamentos de Machine Learning
- Supervisado vs. Unsupervised Learning
- Clasificación, regresión y agrupamiento
- Entrenamiento, validación y prueba del modelo
Neural Networks y Deep Learning
- Arquitectura de redes neuronales
- Usando TensorFlow o PyTorch
- Creación y entrenamiento de modelos
Lenguaje Natural y Computer Vision
- Clasificación de texto y análisis de sentimiento
- Conceptos básicos de reconocimiento de imágenes
- Modelos pre-entrenados y aprendizaje por transferencia
Implementación de IA en Aplicaciones
- Guardado y carga de modelos
- Uso de modelos de AI en APIs o aplicaciones web
- Mejores prácticas para pruebas y mantenimiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de la lógica y estructuras de programación
- Experiencia con Python o lenguajes de programación de alto nivel similares
- Conocimiento básico de algoritmos y estructuras de datos
Publico Objetivo
- Profesionales de sistemas IT
- Desarrolladores de software que buscan integrar IA
- Ingenieros y gerentes técnicos que exploran soluciones basadas en IA
40 Horas
Testimonios (1)
Conocimientos avanzados del conferencista en el uso de copiloto y sesión práctica suficiente y eficiente.
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Traducción Automática
