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Temario del curso
Redes Neuronales Avanzadas
- Arquitecturas de aprendizaje profundo
- Redes neuronales convolucionales y recurrentes
- Modelos generativos y aprendizaje no supervisado
Aprendizaje Automático a Gran Escala
- Analítica de big data
- Computación distribuida para ML
- Técnicas avanzadas de optimización
Aprendizaje por Refuerzo y Toma de Decisiones
- Procesos de decisión de Markov
- Métodos de gradiente de políticas
- Sistemas multiagente y teoría de juegos
Procesamiento y Comprensión del Lenguaje Natural
- Técnicas avanzadas de PLN
- Análisis de sentimiento y clasificación de textos
- Modelos de lenguaje y transformadores
Visión por Computadora y Percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
- Análisis de video y reconocimiento de acciones
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada
Ética de la IA y Sociedad
- Sesgo y equidad en los sistemas de IA
- Gobernanza y políticas de IA
- Impactos sociales futuros de la IA
Proyecto de Laboratorio
- Implementación de modelos de ML avanzados
- Análisis de grandes conjuntos de datos
- Colaboración en un proyecto de investigación grupal
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Una comprensión sólida de los conceptos básicos de IA y ML
- Competencia en Python y familiaridad con kits de herramientas de ciencia de datos
- Completar un curso introductorio de IA o experiencia equivalente
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Profesionales de IA
21 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
