Modalidad
VIRTUAL
GRATUITO
CUPOS LIMITADOS
HORA
6:00 P.M.
FECHA
17 de Julio 2025
1
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Aprende los conceptos básicos de la IA y cómo aplicarlos a problemas reales en diversos sectores para mejorar procesos y soluciones.
2
Desarrollo e Implementación
Desarrolla e implementa modelos de aprendizaje automático y redes neuronales utilizando herramientas y frameworks avanzados para crear aplicaciones de IA.
3
Comunicación y Presentación
Comunica y presenta proyectos de IA de manera efectiva, demostrando el impacto y los beneficios de tus soluciones en diferentes áreas.
¿Qué capacidades y habilidades se van a aprender?
- Conocimiento exhaustivo de los principios fundamentales de Inteligencia Artificial, su evolución, ramificaciones y aplicaciones.
- Profundo dominio de aprendizaje automático y redes neuronales, incluyendo algoritmos supervisados y no supervisados, evaluación de modelos, selección de hiperparámetros y validación cruzada.
- Familiaridad con diversas arquitecturas de redes neuronales como perceptrones, convolucionales, recurrentes y profundas, así como técnicas de transferencia de aprendizaje.»
- Excelente conocimiento de lenguajes esenciales como Python o R.
- Competencia en el manejo de entornos de desarrollo y herramientas como Jupyter Notebook y Anaconda Navigator.
- Experiencia avanzada con bibliotecas y frameworks como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.»
● Capacidad para preprocesar y analizar datos con herramientas específicas para IA.
● Habilidades para crear visualizaciones de datos que faciliten la comprensión de la
información.
● Capacidad para implementar modelos de IA en aplicaciones reales, considerando
aspectos de diseño, desarrollo, despliegue y mantenimiento.
- Conocer la aplicación de IA en industrias como manufactura, finanzas, salud, marketing y IoT.
- Habilidad para descubrir oportunidades de aplicar IA en diversos contextos y problemas.»
- Capacidad para trabajar en equipo en proyectos de IA, colaborando con otros
profesionales y aportando sus conocimientos y habilidades. - Habilidades para comunicar de manera efectiva los resultados de los proyectos de
IA, tanto a nivel técnico como no técnico.
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