CERTIFICACIÓN PROFESIONAL EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (CAIPC )

ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESSIONAL CERTIFICATION (CAIPC)

¿Está preparado para llevar sus conocimientos de IA al siguiente nivel? Participe en nuestro evento en línea de Certificación Profesional en Inteligencia Artificial (CAIPC). Tanto si es un principiante como un profesional experimentado, esta certificación mejorará sus conocimientos y experiencia en el campo de la IA. No se pierda esta oportunidad de impulsar su carrera y mantenerse a la vanguardia en el mundo de la tecnología, en rápida evolución. Inscríbase ahora y conviértase en un profesional certificado en IA.

AGENDA

Con acceso a la Plataforma con Instructor Virtual y Asistente IA 24/7

Duración de Acceso por 6 meses

10 horas de curso

Objetivos de aprendizaje

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

• Describir los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado

• Utilizar el Análisis de Datos para la toma de decisiones

• Comprender los límites de los algoritmos

• Entender y comprender la programación en Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y los métodos básicos de programación

Requisitos Previos

• No hay requisitos previos formales para esta certificación.

Formación

• Tipo de curso: Profesional

• Código de certificación: CAIPC™

• Vencimiento: 3 años CERTIPROF® is a registered trademark of CertiProf, LLC in the United States and/or other countries. 3ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESSIONAL CERTIFICATE CAIPC ®

Elegibilidad para certificación

• Cualquier persona interesada en ampliar sus conocimientos en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

• Ingenieros, analistas, directores de marketing

• Analistas de datos, científicos de datos, administradores de datos

• Cualquier persona interesada en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático Contenido Fundamentos del Aprendizaje Automático

Contenido.

Fundamentos del Aprendizaje Automático

I.1 Puntos Clave

I.2 Introducción K-Nearest Neighbors

I.3 Evaluación del Rendimiento del Modelo

I.4 Multivariante del Método K-Nearest Neighbors

I.5 Optimización de Hiperparámetros

I.6 Validación Cruzada

I.7 Proyecto Guiado: Predicción de los Precios de Automóviles.

II Cálculo para el Aprendizaje Automático

III Álgebra Lineal para el Aprendizaje Automático

IV Regresión Lineal para el Aprendizaje Automático

V Aprendizaje Automático en Python

VI Árbol de Decisiones