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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 big data.
- Computación distribuida para ML.
- Técnicas avanzadas de optimización.
Aprendizaje por Refuerzo y Toma de Decisiones
- Procesos de decisión markovianos.
- Métodos de gradiente de política.
- Sistemas multiagente y teoría de juegos.
Procesamiento y Comprensión del Lenguaje Natural
- Técnicas avanzadas de PLN.
- Análisis de sentimiento y clasificación de textos.
- Modelos lingüísticos y transformers.
Visión por Computadora y Percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos.
- Análisis de video y reconocimiento de acciones.
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada.
Ética de la IA y Sociedad
- Sesgo e imparcialidad en sistemas de IA.
- Gobernanza y políticas de IA.
- Impactos sociales futuros de la IA.
Proyecto de Laboratorio
- Implementación de modelos avanzados de ML.
- 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 IA y ML.
- Domino de Python y familiaridad con kits de herramientas de ciencia de datos.
- Completar un curso introductorio en IA o experiencia equivalente.
Audiencia
- 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
