Programa del Curso
Resumen de la IA en Python
- Conceptos clave y alcance de la IA
- Bibliotecas de Python para el desarrollo de IA
- Estructura del proyecto de IA y flujo de trabajo
Preparación de Datos para la IA
- Limpieza, transformación y ingeniería de características de los datos
- Gestión de datos faltantes y desequilibrados
- Escala de características y codificación
Técnicas de Supervised Learning
- Algoritmos de regresión y clasificación
- Métodos en ensambles: Random Forest, Gradiente Boosting
- Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada
Técnicas de Unsupervised Learning
- Métodos de agrupamiento: K-Means, DBSCAN, agrupamiento jerárquico
- Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
- Casos de uso para el aprendizaje no supervisado
Neural Networks y Deep Learning
- Introducción a TensorFlow y Keras
- Construcción y entrenamiento de redes neuronales feedforward
- Optimización del rendimiento de las redes neuronales
Reinforcement Learning (Intro)
- Conceptos básicos de agentes, entornos y recompensas
- Implementación de algoritmos básicos de aprendizaje por refuerzo
- Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
Despliegue de Modelos de IA
- Guardado y carga de modelos entrenados
- Incorporación de modelos en aplicaciones mediante APIs
- Supervisión y mantenimiento de sistemas de IA en producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los fundamentos del programa Python
- Experiencia con bibliotecas de análisis de datos como NumPy y pandas
- Conocimientos básicos de conceptos y algoritmos de aprendizaje automático
Audiencia
- Desarrolladores de software que buscan expandir sus habilidades en el desarrollo de IA
- Analistas de datos buscando aplicar técnicas de IA a conjuntos de datos complejos
- Profesionales de I+D construyendo aplicaciones impulsadas por IA
Testimonios (3)
El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
Una excelente preparación y experiencia del formador, comunicación perfecta en inglés. El curso fue práctico (ejercicios + compartir ejemplos de casos de uso)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
El entrenador desarrolla la formación según el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática