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Temario del curso

Introducción a la IA

  • Historia de la IA.
  • Definiciones y terminología.
  • IA frente a inteligencia humana.
  • Tendencias futuras y potencial.

Fundamentos del aprendizaje automático

  • Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
  • Algoritmos clave de ML.
  • Flujo de trabajo de ML: desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo.

Gestión de datos

  • Técnicas de recopilación de datos.
  • Limpieza y preprocesamiento de datos.
  • Análisis y visualización de datos.

IA en la práctica

  • Estudios de casos de aplicaciones de IA.
  • Soluciones de IA específicas para la industria.
  • IA en productos de consumo.

Consideraciones éticas

  • IA y desplazamiento laboral.
  • Prejuicio e imparcialidad en la IA.
  • Cuestiones de privacidad y seguridad.
  • Futuro de la ética en la IA.

Proyecto de laboratorio

  • Ejercicios de programación en Python.
  • Proyectos de análisis de datos utilizando conjuntos de datos del mundo real.
  • Desarrollo de un modelo simple de ML.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de programación.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Familiaridad con estadística básica y matemáticas.

Público objetivo

  • Profesionales de TI.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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