Curso en Inteligencia Artificial

Duración

3 meses

Titulación

Cursos

Modalidad

Online

    Descripción del programa

    Gracias a este Curso en Inteligencia Artificial tendrás conocimientos en profundidad sobre Inteligencia Artificial y como estos se aplican en diferentes campos. Utilizando diferentes algoritmos aplicados, los sistemas expertos, machine learning y Deep learning, los alumnos compaginarán tanto conocimientos teóricos como prácticos para comprender y aplicar las técnicas más relevantes en la IA. De manera práctica se utilizarán herramientas como Keras y TensorFlow, además de trabajar con Python para programar los diferentes scripts o programas que necesiten. En general, este curso prepara a los estudiantes para aprovechar las oportunidades de este sector. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.

    Este programa incluye:

    Videos

    Tutoría personalizada

    Recursos descargables

    Titulación oficial

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    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Introducción a la inteligencia artificial
    2. Historia
    3. La importancia de la IA

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS EXPERTOS

    1. Sistemas expertos
    2. Estructura de un sistema experto
    3. Inferencia: Tipos
    4. Fases de construcción de un sistema
    5. Rendimiento y mejoras
    6. Dominios de aplicación
    7. Creación de un sistema experto en C#
    8. Añadir incertidumbre y probabilidades

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Futuro de la inteligencia artificial
    2. Impacto de la IA en la industria
    3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Introducción
    2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
    3. Ejemplos de aprendizaje automático
    4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
    6. El futuro del aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

    1. Aprendizaje profundo
    2. Entorno de Deep Learning con Python
    3. Aprendizaje automático y profundo

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. SISTEMAS NEURONALES

    1. Redes neuronales
    2. Redes profundas y redes poco profundas

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

    1. Entrada y salida de datos
    2. Entrenar una red neuronal
    3. Gráficos computacionales
    4. Implementación de una red profunda
    5. El algoritmo de propagación directa
    6. Redes neuronales profundas multicapa

    Metodología

    asesorias

    Integración en equipos de trabajo

    asesorias

    Trabajo en línea

    asesorias

    Asesorías y auditorías

    asesorias

    Proyecto Final

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    Con nuestra metodología de aprendizaje online el alumno comienza sus estudios en UDAVINCI a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional.


    El alumno contará con todos los contenidos y recursos: vídeos, presentaciones, libros, links de internet, y una serie de actividades tales como: foros, auto evaluaciones, ensayos, estudios de caso, etc... todo ello articulado y organizado en una guía académica semanal por docentes especializados. A la par, una vez cada 15 días (según la asignatura que se trate), tendrá una sesión sincrónica con el docente. Esta sesión es una reunión donde podrá interactuar con el facilitador y sus pares académicos, exponer dudas y preguntas. Generalmente se realiza entre lunes y viernes, entre 19:00 y 22:00, horario de CDMX. No es una sesión obligatoria, a menos que se indique lo contrario al inicio de la asignatura.

    Validez Académica

    Campo Laboral

    Este Curso en Inteligencia Artificial está dirigido para profesionales y estudiantes que quieran adquirir conocimientos en Inteligencia Artificial además de realizar ejercicios prácticos. También es ideal para aquellos que desean desarrollar sus habilidades en IA. No se requieren conocimientos previos de programación.

    Perfil de egreso

    Con las salidas profesionales de este Curso en Inteligencia Artificial los alumnos tendrán acceso a un sector tecnológico muy demandado en el que podrán desempeñarse como científicos de datos, ingenieros de machine learning, consultores de IA o analistas de datos. También podrán integrarse en equipos de diferentes sectores como salud, finanzas y marketing.
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