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Temario del curso
Introducción a la IA
- Historia de la IA.
- Definiciones y terminología.
- IA vs. inteligencia humana.
- Tendencias futuras y potencial.
Fundamentos del Aprendizaje Automático
- Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, por refuerzo.
- Algoritmos clave de ML.
- Flujo de trabajo de ML: desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo.
Gestión de Datos
- Técnicas de recopilación de datos.
- Limpieza y preprocesamiento de datos.
- Análisis y visualización de datos.
La IA en la Práctica
- Estudios de caso de aplicaciones de IA.
- Soluciones de IA específicas por industria.
- IA en productos de consumo.
Consideraciones Éticas
- IA y desplazamiento de empleos.
- Prejuicios e imparcialidad en la IA.
- Problemas de privacidad y seguridad.
- Futuro de la ética en la IA.
Proyecto de Laboratorio
- Ejercicios de programación en Python.
- Proyectos de análisis de datos con conjuntos de datos del mundo real.
- Desarrollo de un modelo de ML simple.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación.
- Experiencia con la programación en Python.
- Conocimiento básico de estadística y matemáticas.
Audiencia
- Profesionales de TI.
14 Horas
Testimonios (1)
Formación paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento con eso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Traducción Automática
