Curso Herramientas y plataformas para el desarrollo de Inteligencia Artificial

12 horas

Presencial / Virtual Class

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Este curso proporciona una visión detallada y práctica de las principales herramientas y plataformas utilizadas en el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial. 

Los alumnos explorarán desde entornos de programación hasta bibliotecas avanzadas y plataformas en la nube, aprendiendo cómo cada herramienta puede ser aplicada para optimizar y escalar soluciones de IA. 

Al capacitarse en estas tecnologías, los profesionales ampliarán sus habilidades y mejorarán su capacidad para diseñar, implementar y gestionar soluciones de IA eficientes y escalables. Participar en este curso permite a los estudiantes mantenerse al día con las tecnologías de vanguardia, asegurando que la empresa se mantenga competitiva y a la vanguardia de la innovación tecnológica. 

Requisitos:

Conocimientos básicos sobre Inteligencia Artificial.

Dirigido a:

Desarrolladores de software, ingenieros de datos, profesionales del sector tecnológico y científicos de datos que desean profundizar en el uso de herramientas especializadas para el desarrollo eficiente de proyectos de IA. 

 

Objetivos:

  • Familiarizarse con las herramientas y plataformas líderes en el desarrollo de IA.
  • Aprender a configurar y utilizar estas herramientas para diseñar, implementar y desplegar modelos de IA.
  • Desarrollar habilidades prácticas para la integración de estas plataformas en proyectos reales de inteligencia artificial. 

Contenidos

  • Introducción a las herramientas de desarrollo de IA
    • Panorama general de las herramientas y plataformas de IA
    • Configuración de entornos de desarrollo y trabajo con IDEs específicos para IA como PyCharm y Google Colab. 
    • Introducción a bibliotecas y frameworks como TensorFlow, PyTorch, y Scikit-learn 
  • Plataformas en la nube y servicios de IA
    • Uso de plataformas en la nube como AWS, Azure, y Google Cloud para el desarrollo de IA 
    • Servicios específicos de IA y machine learning ofrecidos por proveedores de nube 
    • Integración de APIs de IA y microservicios para la construcción de aplicaciones escalables
  • Implementación y despliegue de modelos de IA
    • Mejores prácticas para la implementación y el despliegue de modelos 
    • Herramientas para el monitoreo y mantenimiento de modelos en producción 
    • Casos de estudio y ejemplos prácticos de uso de estas herramientas en proyectos reales
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