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Habilitado por INEFOP
Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial:
Identificar los diferentes tipos de Inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Explicar las aplicaciones en diversos campos.
Conocer los algoritmos más utilizados
Aprender sobre el aprendizaje automático.
Implementar algoritmos de regresión, clasificación y agrupamiento.
Evaluar el rendimiento de los modelos .
Desarrollar habilidades prácticas con herramientas de Aprendizaje automático
Utilizarás las herramientas de desarrollo interactivas TensorFlow , Jupyter y Colab.
Entrenar y evaluar modelos de Inteligencia artificial con bases de datos reales (Big data).
Desarrollar proyectos utilizando herramientas y técnicas aprendidas.
Este curso online está dirigido a personas con diversos niveles de experiencia:
Público en general con secundaria completa o próximo a completar.
Estudiantes de computación o áreas relacionadas.
Profesionales que trabajan en áreas como análisis de datos, programación o inteligencia de negocios.
Conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en diversos campos.
Módulo 1: Programación Python (50 horas)
Introducción a Python. Sintaxis del lenguaje Python.
Entorno de desarrollo Jupyter. Cómo instalar y usar Jupyter.
Variables, tipos de datos y operadores.
Estructuras de control: condicionales y bucles. Funciones y módulos .
Bases de datos.
Manejo de archivos y bibliotecas externas.
Módulo 2: Bases de datos (30 horas)
Importancia de la preparación de los datos.
Lenguaje de consulta estructurado (SQL) . Como administrar bases de datos de miles de millones de registros (Big data).
Técnicas de limpieza de datos: manejo de valores faltantes y codificación de categorías.
Escalado y normalización de datos.
División de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
Módulo 3: Inteligencia artificial 1 (60 horas)
Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Planificación de un proyecto de Aprendizaje Automático.
Regresión lineal: predicción de valores continuos.
Entorno de desarrollo: Utilización de TensorFlow y Colab.
Regresión logística: clasificación binaria.
Árboles de decisión: clasificación y regresión .
Métricas de evaluación para regresión: error cuadrático medio, error absoluto medio. Cómo optimizar el rendimiento del modelo.
Aprendizaje no supervisado. K-means. DBSCAN.
Validación de modelos.
Módulo 4: Inteligencia artificial 2: (50 horas)
Aprendizaje profundo.
Conceptos básicos de redes neuronales artificiales.
Entrenamiento de redes neuronales.
Entrenamiento estático o dinámico.
Módulo 5: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (10 horas)
Reconocimiento de imágenes: clasificación y detección de objetos.
Procesamiento del lenguaje natural: análisis de comportamientos, traducción automática y generación de texto.
Series temporales: pronóstico y análisis de tendencias.
Utilización de entorno de programación Jupyter. Verificas el código que escribes en tiempo real.
5 meses. Comienzo: Inmediato.
Modalidad intensiva: 3 meses.
Cantidad de horas en ambas modalidades: 230 horas.
Al aprobar la prueba final, recibirás un certificado de Aprobación del curso emitido por la Distance Learning Red21.com Corporate System reconocido por las principales empresas bajo la modalidad de enseñanza privada. A continuación un ejemplo de un certificado. Clic aquí.
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