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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 y 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.
IA en la práctica
- Casos de estudio sobre aplicaciones de IA.
- Soluciones de IA específicas para la industria.
- IA en productos de consumo.
Consideraciones éticas
- IA y desplazamiento de empleos.
- Sesgo e imparcialidad en la IA.
- Cuestiones de privacidad y seguridad.
- Futuro de la ética en la IA.
Proyecto de laboratorio
- Ejercicios de programación en Python.
- Proyectos de análisis de datos utilizando conjuntos de datos reales.
- Desarrollo de un modelo sencillo de aprendizaje automático.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación.
- Experiencia con el lenguaje de programación Python.
- Familiaridad con estadísticas básicas y matemáticas.
Audiencia
- Profesionales de TI.
14 Horas
Reseñas (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
