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Temario del curso

Introducción a la IA

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

Fundamentos del aprendizaje automático

  • Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, 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

  • Casos de estudio de aplicaciones de IA
  • Soluciones de IA específicas por industria
  • IA en productos de consumo

Consideraciones éticas

  • IA y desplazamiento laboral
  • Prejuicios e imparcialidad en la IA
  • Problemas de privacidad y seguridad
  • El futuro de la ética en la IA

Proyecto de laboratorio

  • Ejercicios de programación en Python
  • Proyectos de análisis de datos utilizando conjuntos de datos reales
  • Desarrollo de un modelo simple de ML

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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