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APRENDIZAJE CON TECNOLOGÍA INTELIGENTE

ARTIFICIAL INTELLIGENCE GENERATIVE CERTIFICATION (GAIPC)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESIONAL CERTIFICATION (CAIPC)

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🎓 GAIPC : profundiza en el uso práctico de modelos, herramientas y aplicaciones reales.

🎓 CAIPC : ideal para quienes comienzan desde cero en el mundo de la IA.

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AGENDA

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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

• Comprender las claves fundamentales del enfoque de aprendizaje profundo

• Dominar las bases teóricas y prácticas de la arquitectura y la convergencia de redes neuronales

• Representar diferentes arquitecturas fundamentales existentes y dominar las implementaciones fundamentales

• Domine las metodologías para configurar redes neuronales, las fortalezas y limitaciones de las herramientas y bibliotecas existentes (pandas, numpy, scikit-learn)

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, etc.

Contenido GAIPC:

Comprende los Modelos de IA

• Descubre las Oportunidades que Ofrece la Inteligencia Artificial

• Descubre los Fundamentos del Aprendizaje Automático

• Descubre los Fundamentos del Aprendizaje Profundo

• Evalúa el Impacto de la Inteligencia Artificial en el Lugar de Trabajo

• Familiarízate con los Conceptos Clave Asociados a la Inteligencia Artificial

• Identifica aplicaciones comunes de la Inteligencia Artificial

• Identifica las Diferentes Etapas de un Proyecto de Inteligencia Artificial

• Identifica Preocupaciones de Seguridad en la Inteligencia Artificial

• Descubre el Verdadero Poder de la IA.

Contenido CAIPC:

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

Contenido CAIEC:

I. Fundamentos del Aprendizaje Profundo

I.1 Representación de Redes Neuronales

I.2 Funciones de Activación no Lineal

I.3 Capas Ocultas

I.4 Proyecto Guiado: Construcción de un Clasificador de Dígitos Escritos a Mano

II. Proyecto de Aprendizaje Automático

II.1 Recorrido por el Proyecto de Aprendizaje Automático: Depuración de Datos

II.2 Recorrido por el Proyecto de Aprendizaje Automático: Preparación de las caracteristicas

II.3 Recorrido por el Proyecto de Aprendizaje Automático: Hacer Predicciones

Puntos Clave.

III. Fundamentos de Kaggle

III.1 Cómo Empezar a Usar Kaggle

III.2 Preparación, Selección e Ingeniería de las Características

III.3 Selección y Ajuste del Modelo

III.4 Proyecto Guiado: Creación de un Flujo de Trabajo Kaggle

IV. Conceptos de TensorFlow

IV.1 Presentación de TensorFlow

IV.2 Fundamentos de TensorFlow

IV.3 Clasificación de la Red Neuronal en TensorFlow

IV.4 Regresión Lineal en TensorFlow

V. Bases de Keras