Programa del Curso

Introducción a la ingeniería de IA

  • ¿Qué es la ingeniería de IA?
  • La evolución de la IA y su impacto en la ingeniería
  • Conceptos y terminología clave en IA

Tecnologías básicas de IA

  • Descripción del aprendizaje automático
  • Aprendizaje profundo y redes neuronales
  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Resolución de problemas de IA

  • Identificación de problemas adecuados para soluciones de IA
  • Recopilación y preprocesamiento de datos
  • Selección y entrenamiento de modelos

La IA en el desarrollo de software

  • Herramientas de IA para desarrolladores
  • Integración de la IA en los sistemas existentes
  • Control de versiones y gestión de modelos

IA e ingeniería de datos

  • Las tecnologías de big data y su papel en la IA
  • Canalizaciones de datos y procesos ETL
  • Almacenamiento y gestión de datos para IA

IA ética

  • Comprender el sesgo y la equidad en los sistemas de IA
  • Privacidad y seguridad en la ingeniería de IA
  • Consideraciones éticas y mejores prácticas

Proyecto de IA Management

  • Agile metodologías para proyectos de IA
  • Funciones y responsabilidades del equipo
  • Documentation y la presentación de informes

Ingeniería práctica de IA

  • Configuración del entorno de desarrollo de IA
  • Creación y evaluación de modelos de IA sencillos
  • Proyectos colaborativos de ingeniería de IA

El futuro de la ingeniería de IA

  • Tendencias emergentes en IA
  • Aprendizaje continuo y desarrollo de habilidades
  • Salidas profesionales en ingeniería de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Experiencia con Python programación
  • Familiaridad con la estadística básica y el álgebra lineal

Audiencia

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de software
  • Analistas de datos
 14 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (2)

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