The Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un campo crucial que impulsa la innovación y transformación en diversos sectores. El Big Data ha impulsado el desarrollo de algoritmos y modelos de IA cada vez más sofisticados. El aprendizaje automático (machine learning), las redes neuronales artificiales, el procesamiento de lenguaje natural (NLP), la visión artificial, el procesamiento de datos masivos (big data) y el aprendizaje por refuerzo son áreas fundamentales de la IA que permiten automatizar tareas complejas. Este Curso en Inteligencia Artificial para Programadores se justifica por la necesidad de formar a programadores y desarrolladores que puedan diseñar e implementar soluciones eficientes de IA que aborden problemas complejos del mundo real.
Inteligencia Artificial para Programadores
Este Curso en Inteligencia Artificial para Programadores está dirigido a programadores y desarrolladores interesados en adquirir conocimientos sólidos en Inteligencia Artificial. También es adecuado para profesionales que deseen actualizar sus habilidades en IA y explorar nuevas oportunidades en el campo. No se requieren conocimientos previos de IA.
35 hours
Desarrollo de IA
Course objectives
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Comprender los conceptos y principios del Aprendizaje Automático y las distintas técnicas y algoritmos.
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Dominar el diseño y entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales.
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Aplicar el Procesamiento de Lenguaje Natural para tareas de clasificación, generación de texto y análisis de sentimientos.
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Desarrollar habilidades en Visión Artificial para la detección, reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes.
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Aplicar el Big Data en el contexto de la Inteligencia Artificial y utilizar herramientas como Hadoop y Spark.
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Optimizar modelos de IA mediante la evaluación de métricas, selección de características y prevención de sobreajuste.
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Dominar el Aprendizaje por Refuerzo y aplicarlo en áreas como juegos, robótica y optimización de recursos.
What does it prepare you for?
Al finalizar este Curso en Inteligencia Artificial para Programadores, estarás preparado para diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en Inteligencia Artificial. Serás capaz de aplicar técnicas de Aprendizaje Automático, crear y entrenar Redes Neuronales Artificiales, procesar y analizar datos de texto y visión, trabajar con Big Data en IA, optimizar modelos de IA y aplicar Aprendizaje por Refuerzo en diversos contextos.
Teaching units
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
Aprendizaje Automático
Tipos de aprendizaje automático
Algoritmos y modelos de aprendizaje automático
Métricas de evaluación en aprendizaje automático
Regularización y selección de características en aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
Estructura y arquitectura
Funciones de activación
Entrenamiento de las RNA
Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicación
Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su aplicación
Modelos Generativos Adversariales (GAN) y su aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NATURAL LANGUAGE PROCESSING - NLP)
Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Representación del lenguaje en PLN
Extracción de características en PLN
Modelos de PLN basados en secuencias
Modelos de PLN para tareas específicas
Aplicaciones de PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISIÓN ARTIFICIAL
Visión artificial
Preprocesamiento y transformación de imágenes
Detección y reconocimiento de objetos
Segmentación y clasificación de imágenes
Aplicaciones de visión artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE DATOS MASIVOS (BIG DATA) EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Big Data en Inteligencia Artificial
Almacenamiento y procesamiento distribuido
Tecnologías y herramientas para el procesamiento de Big Data
Extracción de conocimiento a partir de datos masivos
Aprendizaje automático en Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 6. OPTIMIZACIÓN Y SINTONIZACIÓN DE MODELOS DE IA
Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
Optimización de hiperparámetros
Regularización y técnicas de prevención de sobreajuste
Técnicas de reducción de dimensionalidad
Ajuste y ensamblado de modelos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. APRENDIZAJE POR REFUERZO (REINFORCEMENT LEARNING)
Aprendizaje por refuerzo
Agentes y entornos en aprendizaje por refuerzo
Métodos de aprendizaje por refuerzo
Exploración y explotación en aprendizaje por refuerzo
Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESPLIEGUE Y PRODUCCIÓN DE MODELOS DE IA
Preparación de datos para despliegue de modelos
Diseño e implementación de servicios de IA
Monitoreo y evaluación de modelos en producción
Actualización y mantenimiento de modelos de IA
Escalabilidad y rendimiento en despliegue de modelos de IA