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Temario del curso
1. Introducción a la ingeniería de IA
- ¿Qué es la ingeniería de IA?
- Diferencias entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Ciclo de vida de la ingeniería de IA.
- Aplicaciones de la IA en diversas industrias.
- Rol y responsabilidades de un ingeniero de IA.
2. Fundamentos de la inteligencia artificial
- Conceptos clave y terminología de la IA.
- Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
- Vista general de la IA generativa y los modelos fundamentales.
- Ecosistemas y marcos de trabajo para el desarrollo de IA.
3. Python para ingeniería de IA
- Bibliotecas esenciales de Python para IA.
- NumPy, Pandas y Matplotlib.
- Manipulación y visualización de datos.
- Uso de cuadernos Jupyter.
- Escritura de código reutilizable para IA.
4. Preparación de datos para IA
- Recopilación y comprensión de conjuntos de datos.
- Limpieza y preprocesamiento de datos.
- Ingeniería de características.
- Escalado y normalización de características.
- División de conjuntos de datos en entrenamiento, validación y prueba.
- Gestión de valores faltantes y valores atípicos.
5. Fundamentos del aprendizaje automático
- Algoritmos de regresión.
- Algoritmos de clasificación.
- Técnicas de agrupamiento (clustering).
- Flujo de trabajo de entrenamiento de modelos.
- Métricas de evaluación de modelos.
- Prevención del sobreajuste y el subajuste.
6. Creación de modelos de IA con TensorFlow y PyTorch
- Introducción a TensorFlow.
- Introducción a PyTorch.
- Creación de redes neuronales.
- Entrenamiento y validación de modelos.
- Guardado y carga de modelos.
- Comparación de ambos marcos de trabajo.
7. Fundamentos del procesamiento de lenguaje natural
- Preprocesamiento de texto.
- Embebidos de palabras (word embeddings).
- Clasificación de texto.
- Análisis de sentimiento.
- Introducción a los modelos transformadores.
- Aplicaciones prácticas del procesamiento de lenguaje natural.
8. IA en el desarrollo de software
- Integración de IA en aplicaciones existentes.
- Llamadas a servicios de IA mediante APIs.
- Desarrollo de aplicaciones potenciadas con IA.
- Herramientas de desarrollo de software asistidas por IA.
- Prueba de aplicaciones habilitadas para IA.
9. Mejores prácticas de ingeniería de IA
- Organización de proyectos.
- Control de versiones con Git.
- Seguimiento de experimentos.
- Versionado de modelos.
- Estándares de documentación.
- Reproducibilidad en proyectos de IA.
10. Despliegue de modelos de IA
- Serialización de modelos.
- Creación de servicios de inferencia.
- APIs REST para modelos de IA.
- Introducción a Docker para el despliegue de IA.
- Monitoreo de modelos desplegados.
- Mantenimiento y actualización de modelos.
11. Ingeniería de datos de IA
- Pipeline de datos.
- Procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga).
- Gestión de datos estructurados y no estructurados.
- Opciones de almacenamiento de datos.
- Gestión de la calidad de los datos.
- Preparación de conjuntos de datos listos para producción.
12. IA responsable y ética en la IA
- Sesgo e imparcialidad en la IA.
- IA explicable (XAI).
- Privacidad y protección de datos.
- Consideraciones de seguridad en la IA.
- Desarrollo responsable de la IA.
- Consideraciones regulatorias y de gobernanza.
13. Gestión de proyectos de IA
- Ciclo de vida de un proyecto de IA.
- Metodologías ágiles para proyectos de IA.
- Colaboración entre equipos técnicos y de negocio.
- Estimación de proyectos de IA.
- Gestión de riesgos.
- Evaluación del éxito del proyecto.
14. Taller práctico de ingeniería de IA y tendencias futuras
- Configuración de un flujo de trabajo completo para el desarrollo de IA.
- Creación de un proyecto de aprendizaje automático de extremo a extremo.
- Entrenamiento y evaluación de un modelo utilizando TensorFlow o PyTorch.
- Despliegue de una aplicación simple de IA.
- Tendencias actuales en ingeniería de IA.
- IA generativa y modelos de lenguaje grande (LLMs).
- MLOps y automatización de la IA.
- Vías profesionales y aprendizaje continuo.
- Resumen, preguntas y respuestas, y próximos pasos.
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación.
- Experiencia con la programación en Python.
- Familiaridad con estadísticas básicas y álgebra lineal.
Público objetivo
- Ingenieros de IA.
- Desarrolladores de software.
- Analistas de datos.
14 Horas
Reseñas (2)
La amplia selección de herramientas presentadas
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
Traducción Automática
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
