Curso Introducción a la inteligencia artificial con Python

20 horas

Presencial / Virtual Class

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Este curso es una introducción completa a los fundamentos de la inteligencia artificial utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares en el campo de la IA.

Los alumnos aprenderán los conceptos básicos de IA, algoritmos clave, y cómo implementar estos conceptos utilizando Python y sus librerías especializadas.

Este programa es una gran oportunidad para que las personas interesadas en la inteligencia artificial comiencen su viaje formativo con una base sólida en uno de los lenguajes más relevantes y utilizados en el campo.

Al participar en este curso, los estudiantes ganarán una profunda comprensión de los fundamentos de la IA, y aprenderán cómo aplicar estos conocimientos para crear soluciones innovadoras y efectivas. Equipados con estas habilidades, los alumnos estarán bien preparados para abordar desafíos reales en el mundo de la IA, haciendo de este curso una inversión valiosa en su desarrollo profesional y técnico.

Requisitos:

Conocimientos de lenguaje de programación Python

Dirigido a:

    Este curso está dirigido a profesionales y estudiantes que desean iniciarse en el campo de la inteligencia artificial y tienen conocimientos básicos de programación en Python.

    Objetivos:

    • Comprender los conceptos básicos y aplicaciones de la inteligencia artificial.
    • Aprender a utilizar Python y sus librerías para desarrollar soluciones de IA.
    • Aprender a construir, entrenar y evaluar modelos básicos de IA utilizando Python.

    Contenidos

    • Introducción a la IA y Python
      • Configuración del entorno de desarrollo en Python para IA
      • Introducción a las bibliotecas de Python para IA: NumPy, Pandas, y Matplotlib
      • Algoritmos de búsqueda en grafos y búsqueda adversaria
    • Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python
      • Teoría de la probabilidad, redes Bayesianas y modelos de Markov
      • Representación del conocimiento e inferencia lógica
      • Resolución de problemas de satisfacción de restricciones
    • Introducción al Aprendizaje Profundo y técnicas avanzadas
      • Redes neuronales, construcción y entrenamiento de modelos simples utilizando TensorFlow o Keras
      • Introducción a técnicas avanzadas como GANs y Aprendizaje Automático federado
      • Aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo básico con scikit-learn y un acercamiento inicial al aprendizaje por refuerzo, utilizando ejemplos en Python
    • Proyectos prácticos y ética en IA
      • Procesamiento de lenguaje natural con bibliotecas como NLTK o spaCy.
      • Consideraciones éticas en IA: Ampliación del enfoque ético con estudios de caso sobre dilemas éticos contemporáneos y legislación relevante
    • Herramientas y plataformas de vanguardia
      • Exploración de PyTorch y FastAI para el desarrollo de aplicaciones de IA
      • Uso de Jupyter Notebooks y Google Colab para ejercicios interactivos y demostraciones en tiempo real
    Descarga este curso:

    Catálogo 2024

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