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Temario del curso

Visión general de la IA en Python

  • Conceptos clave y alcance de la IA
  • Bibliotecas de Python para el desarrollo de IA
  • Estructura y flujo de trabajo de proyectos de IA

Preparación de datos para IA

  • Limpieza de datos, transformación e ingeniería de características
  • Gestión de datos faltantes y desbalanceados
  • Escala y codificación de características

Técnicas de aprendizaje supervisado

  • Algoritmos de regresión y clasificación
  • Métodos de conjunto: Bosque Aleatorio, Refuerzo Gradiente
  • Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada

Técnicas de aprendizaje no supervisado

  • Métodos de agrupamiento: K-Medias, DBSCAN, agrupamiento jerárquico
  • Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
  • Casos de uso del aprendizaje no supervisado

Redes neuronales y aprendizaje profundo

  • Introducción a TensorFlow y Keras
  • Construcción y entrenamiento de redes neuronales feedforward
  • Optimización del rendimiento de redes neuronales

Aprendizaje por refuerzo (Introducción)

  • Conceptos fundamentales 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
  • Integración de modelos en aplicaciones mediante APIs
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en producción

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los fundamentos de la programación en Python
  • Experiencia con bibliotecas de análisis de datos como NumPy y pandas
  • Conocimientos básicos de conceptos y algoritmos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan ampliar sus habilidades de desarrollo en IA
  • Analistass de datos que desean aplicar técnicas de IA a conjuntos de datos complejos
  • Profesionales de I+D que desarrollan aplicaciones impulsadas por IA
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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