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Programa del Curso
Introducción a la IA y el ML
- Descripción general de los conceptos de IA y ML
- Recopilación y preprocesamiento de datos
- Introducción a Python para la IA
Data Analysis y Visualización
- Análisis exploratorio de datos
- Técnicas de visualización de datos
- Fundamentos estadísticos para ML
Machine Learning Modelos
- Algoritmos de aprendizaje supervisado
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado
- Evaluación y selección de modelos
Deep Learning y Neural Networks
- Fundamentos de las redes neuronales
- Redes neuronales convolucionales (CNN)
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
Natural Language Processing (NLP)
- Procesamiento de texto y extracción de características
- Análisis de sentimiento y clasificación de texto
- Modelos lingüísticos y chatbots
Computer Visión
- Fundamentos del procesamiento de imágenes
- Detección de objetos y clasificación de imágenes
- Temas avanzados en visión artificial
Implementación y escalado
- Estrategias de implementación de aplicaciones de IA
- Escalado de aplicaciones de IA
- Supervisión y mantenimiento de los sistemas de IA
Ética y futuro de la IA
- Consideraciones éticas en la IA
- Política y regulación de la IA
- Tendencias futuras en IA y ML
Proyecto de laboratorio
- Desarrollo de una aplicación inteligente a pequeña escala
- Trabajar con conjuntos de datos del mundo real
- Colaborar en un proyecto grupal para resolver un problema relevante para la industria
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación
- Experiencia con Python y técnicas fundamentales de ciencia de datos
- Familiaridad con los principios básicos de IA y ML
Audiencia
- Profesionales de la IA
- Desarrolladores de software
- Analistas de datos
28 horas
