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Duración 35 horas
Temario del curso
Visión general de la IA en Python
- Conceptos clave y alcance de la IA
- Librerías de Python para el desarrollo de IA
- Estructura de proyectos y flujo de trabajo de la IA
Preparación de datos para IA
- Limpieza de datos, transformación e ingeniería de características
- Gestión de datos faltantes y desbalanceados
- Escala de características y codificación
Técnicas de aprendizaje supervisado
- Algoritmos de regresión y clasificación
- Métodos de conjunto (ensemble): Random Forest, Gradient Boosting
- Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada
Técnicas de aprendizaje no supervisado
- Métodos de agrupamiento (clustering): K-Means, DBSCAN, agrupamiento jerárquico
- Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
- Casos de uso del aprendizaje no supervisado
Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Introducción a TensorFlow y Keras
- Construcción y entrenamiento de redes neuronales feedforward
- Optimización del rendimiento de redes neuronales
Aprendizaje por refuerzo (Introducción)
- Conceptos clave: agentes, entornos y recompensas
- Implementación de algoritmos básicos de aprendizaje por refuerzo
- Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
Despliegue de modelos de IA
- Guardado y carga de modelos entrenados
- Integración de modelos en aplicaciones a través de APIs
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de los fundamentos de programación en Python
- Experiencia con librerías de análisis de datos como NumPy y pandas
- Conocimientos básicos de conceptos y algoritmos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Desarrolladores de software que buscan ampliar sus habilidades de desarrollo en IA
- Analistas de datos que desean aplicar técnicas de IA a conjuntos de datos complejos
- Profesionales de I+D construyendo aplicaciones impulsadas por IA
Reseñas (2)
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática
