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Temario del curso
Redes Neuronales Avanzadas
- Arquitecturas de aprendizaje profundo
- Redes neuronales convolucionales y recurrentes
- Modelos generativos y aprendizaje no supervisado
Aprendizaje Automático a Gran Escala
- Análisis de grandes datos (big data)
- Cómputo distribuido para el aprendizaje automático
- Técnicas avanzadas de optimización
Aprendizaje por Refuerzo y Toma de Decisiones
- Procesos de decisión de Markov
- Métodos de gradiente de política
- Sistemas multiagente y teoría de juegos
Procesamiento del Lenguaje Natural y Comprensión
- Técnicas avanzadas de PLN
- Análisis de sentimientos y clasificación de texto
- Modelos lingüísticos y transformadores
Visión Artificial y Percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
- Análisis de vídeo y reconocimiento de acciones
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada
Ética de la IA y Sociedad
- Sesgo e imparcialidad en los sistemas de IA
- Gobernanza y políticas de la IA
- Impactos sociales futuros de la IA
Proyecto de Laboratorio
- Implementación de modelos avanzados de aprendizaje automático.
- Análisis de grandes conjuntos de datos.
- Colaboración en un proyecto de investigación grupal.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Habilidad en Python y conocimiento de las herramientas de ciencia de datos.
- Completado un curso introductorio de IA o experiencia equivalente.
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Profesionales de IA
21 Horas
Reseñas (1)
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
