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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
- Análisis de grandes datos (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 política.
- Sistemas multiagente y teoría de juegos.
Procesamiento del lenguaje natural y comprensión
- Técnicas avanzadas de NLP.
- Análisis de sentimiento y clasificación de texto.
- Modelos de idioma y transformadores.
Visión por computadora y percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos.
- Análisis de vídeo y reconocimiento de acciones.
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada.
Ética de la IA y sociedad
- Sesgo e imparcialidad en sistemas de IA.
- Gobernanza y políticas de IA.
- Impactos futuros de la IA en la sociedad.
Proyecto de laboratorio
- Implementación de modelos de ML avanzados.
- Análisis de grandes conjuntos de datos.
- Colaboración en un proyecto de investigación grupal.
Resumen y próximos pasos.
Requerimientos
- Un sólido entendimiento de los conceptos básicos de IA y ML.
- Habilidad 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
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
