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Temario del curso

Introducción a la Inteligencia Artificial

  • ¿Qué es la IA y dónde se utiliza?
  • IA vs. Aprendizaje Automático (Machine Learning) vs. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
  • Herramientas y plataformas populares

Python para IA

  • Repaso de conceptos básicos de Python
  • Uso de Jupyter Notebook
  • Instalación y gestión de bibliotecas

Trabajo con datos

  • Preparación y limpieza de datos
  • Uso de Pandas y NumPy
  • Visualización con Matplotlib y Seaborn

Fundamentos del Aprendizaje Automático (Machine Learning)

  • Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
  • Clasificación, regresión y clustering
  • Entrenamiento, validación y prueba de modelos

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

  • Arquitectura de redes neuronales
  • Uso de TensorFlow o PyTorch
  • Construcción y entrenamiento de modelos

Lenguaje Natural y Visión por Computadora

  • Clasificación de texto y análisis de sentimientos
  • Fundamentos del reconocimiento de imágenes
  • Modelos preentrenados y transferencia de aprendizaje

Despliegue de IA en aplicaciones

  • Guardar y cargar modelos
  • Uso de modelos de IA en APIs o aplicaciones web
  • Mejores prácticas para pruebas y mantenimiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la lógica y las estructuras de programación
  • Experiencia con Python o lenguajes de programación de alto nivel similares
  • Familiaridad básica con algoritmos y estructuras de datos

Público objetivo

  • Profesionales de sistemas TI
  • Desarrolladores de software que buscan integrar IA
  • Ingenieros y gerentes técnicos que exploran soluciones basadas en IA
 40 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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