Fundamentos Inteligencia Artificial

Acerca de este curso

→ Descubre los principios esenciales de la Inteligencia Artificial y desbloquea el potencial de esta tecnología disruptiva.

→ El curso de Fundamentos de Inteligencia Artificial tendrá una duración total de 25 horas y se impartirá en línea en modo diferido, lo que significa que los estudiantes podrán completar las lecciones a su propio ritmo y en su propio horario. El contenido del curso estará disponible en formato de video para cada una de las lecciones.

→ Al final de cada tema, habrá una evaluación en forma de test para que los estudiantes puedan evaluar su comprensión del material cubierto en la lección. Los estudiantes también tendrán acceso a un foro de discusión en línea donde podrán hacer preguntas y comentar sobre los temas cubiertos en el curso, así como interactuar con otros estudiantes y el instructor.

→ Además, para completar el curso con éxito, los estudiantes deberán aprobar tanto los tests como el proyecto final con una calificación mínima del 70%. La presentación del proyecto final será en formato de video y deberá ser subida a la interfaz del curso para su evaluación. La obtención de la titulación del curso se obtendrá una vez evaluado y aprobado el curso.

Relacionado

1. Entendimiento de la IA: Familiarizar a los estudiantes con los conceptos esenciales de la IA, incluyendo su definición, historia y evolución a lo largo del tiempo.
2. Conceptos Fundamentales: Explicar los conceptos y términos clave relacionados con la IA, como algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computadora.
3. Aprendizaje Automático: Proporcionar una comprensión profunda de los principios del aprendizaje automático, incluyendo la clasificación, la regresión, la agrupación y la evaluación de modelos.
4. Aplicaciones de la IA: Explorar diversas aplicaciones de la IA en el mundo real, como la detección de fraudes, la recomendación de contenido, la atención médica, la conducción autónoma, entre otras.
5. Herramientas y Tecnologías: Introducir a los estudiantes a las herramientas y tecnologías utilizadas en el campo de la IA.
6. Proyectos Prácticos: Fomentar la aplicación de los conocimientos adquiridos a través de proyectos prácticos, donde los estudiantes desarrollan modelos de IA y resuelven problemas del mundo real.
7. Ética en la IA: Discutir cuestiones éticas y responsabilidad en la IA, incluyendo la conciencia sobre sesgos algorítmicos, privacidad de datos y consideraciones éticas en el diseño de sistemas de IA.

Contenido del curso

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
Comprender qué es la IA, su historia y su importancia en la actualidad

Módulo 2: Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Explorar los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación y regresión

Módulo 3: Redes Neuronales Artificiales
Aprender sobre las redes neuronales y cómo se utilizan en aplicaciones de IA, incluyendo redes neuronales profundas

Módulo 4: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Comprender cómo la IA se utiliza para analizar y procesar el lenguaje humano, incluyendo chatbots y análisis de sentimiento

Módulo 5: Visión por Computadora
Explorar cómo la IA puede analizar y entender imágenes y videos, incluyendo aplicaciones como la detección de objetos y el reconocimiento facial

Módulo 6: Ética en la IA
Discutir los aspectos éticos y sociales de la IA, incluyendo la privacidad de los datos y la toma de decisiones automatizada

Módulo 7: Aplicaciones de la IA
Analizar casos de uso y aplicaciones de la IA en diversas industrias, como la atención médica, el comercio electrónico y la conducción autónoma

Módulo 8: Desarrollo de Proyectos de IA
Aprender a desarrollar proyectos prácticos de IA, incluyendo la recopilación y preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación de resultados

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¿Qué aprenderás?

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Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
Comprender qué es la IA, su historia y su importancia en la actualidad

Módulo 2: Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Explorar los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación y regresión

Módulo 3: Redes Neuronales Artificiales
Aprender sobre las redes neuronales y cómo se utilizan en aplicaciones de IA, incluyendo redes neuronales profundas

Módulo 4: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Comprender cómo la IA se utiliza para analizar y procesar el lenguaje humano, incluyendo chatbots y análisis de sentimiento

Módulo 5: Visión por Computadora
Explorar cómo la IA puede analizar y entender imágenes y videos, incluyendo aplicaciones como la detección de objetos y el reconocimiento facial

Módulo 6: Ética en la IA
Discutir los aspectos éticos y sociales de la IA, incluyendo la privacidad de los datos y la toma de decisiones automatizada

Módulo 7: Aplicaciones de la IA
Analizar casos de uso y aplicaciones de la IA en diversas industrias, como la atención médica, el comercio electrónico y la conducción autónoma

Módulo 8: Desarrollo de Proyectos de IA
Aprender a desarrollar proyectos prácticos de IA, incluyendo la recopilación y preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación de resultados

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Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) Comprender qué es la IA, su historia y su importancia en la actualidad

Módulo 2: Aprendizaje Automático (Machine Learning) Explorar los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación y regresión

Módulo 3: Redes Neuronales Artificiales Aprender sobre las redes neuronales y cómo se utilizan en aplicaciones de IA, incluyendo redes neuronales profundas

Módulo 4: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) Comprender cómo la IA se utiliza para analizar y procesar el lenguaje humano, incluyendo chatbots y análisis de sentimiento

Módulo 5: Visión por Computadora Explorar cómo la IA puede analizar y entender imágenes y videos, incluyendo aplicaciones como la detección de objetos y el reconocimiento facial

Módulo 6: Ética en la IA Discutir los aspectos éticos y sociales de la IA, incluyendo la privacidad de los datos y la toma de decisiones automatizada

Módulo 7: Aplicaciones de la IA Analizar casos de uso y aplicaciones de la IA en diversas industrias, como la atención médica, el comercio electrónico y la conducción autónoma

Módulo 8: Desarrollo de Proyectos de IA Aprender a desarrollar proyectos prácticos de IA, incluyendo la recopilación y preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación de resultados

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Comprender qué es la IA, su historia y su importancia en la actualidad

Módulo 2: Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Explorar los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación y regresión

Módulo 3: Redes Neuronales Artificiales
Aprender sobre las redes neuronales y cómo se utilizan en aplicaciones de IA, incluyendo redes neuronales profundas

Módulo 4: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Comprender cómo la IA se utiliza para analizar y procesar el lenguaje humano, incluyendo chatbots y análisis de sentimiento

Módulo 5: Visión por Computadora
Explorar cómo la IA puede analizar y entender imágenes y videos, incluyendo aplicaciones como la detección de objetos y el reconocimiento facial

Módulo 6: Ética en la IA
Discutir los aspectos éticos y sociales de la IA, incluyendo la privacidad de los datos y la toma de decisiones automatizada

Módulo 7: Aplicaciones de la IA
Analizar casos de uso y aplicaciones de la IA en diversas industrias, como la atención médica, el comercio electrónico y la conducción autónoma

Módulo 8: Desarrollo de Proyectos de IA
Aprender a desarrollar proyectos prácticos de IA, incluyendo la recopilación y preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación de resultados