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ARCITURA

Inteligencia Artificial Fundamental (IA)

Código: ARC-211


Este curso proporciona una cobertura esencial de la inteligencia artificial y las redes neuronales en un inglés sencillo y fácil de entender. El curso proporciona una cobertura concreta de las partes principales de la IA, incluidos los enfoques de aprendizaje, las áreas funcionales para las que se utilizan los sistemas de IA y una introducción completa a las redes neuronales, cómo existen, cómo funcionan y cómo se pueden utilizar para procesar información.

El curso además establece un proceso paso a paso para ensamblar un sistema de IA, ilustrando así cómo y cuándo se deben definir y aplicar diferentes prácticas y componentes de los sistemas de IA con redes neuronales. Finalmente, el curso proporciona un conjunto de principios clave y mejores prácticas para proyectos de IA.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 8 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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   AUDIENCIA


  • Estudiantes universitarios, Profesionales.

   PRE REQUISITOS


  • No tiene prerrequisitos previos.

   OBJETIVOS


  • Impulsores de tecnología y negocios de IA.
  • Beneficios y desafíos de la IA.
  • Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje continuo.

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Este curso es uno de tres cursos utilizados para la preparación del Examen AI90.01. Se requiere una calificación aprobatoria en este examen para obtener la certificación como Especialista en Inteligencia Artificial.

   CONTENIDO



1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.1. IMPULSORES DEL NEGOCIO
1.2. CONTROLADORES DE TECNOLOGÍA
1.3. BENEFICIOS
1.4. DESAFÍOS
1.5. TIPOS
1.6. ENFOQUES
1.7. EN LA INDUSTRIA
1.8. PRINCIPIOS COMUNES DE DISEÑO DE SISTEMAS DE IA
1.9. MEJORES PRÁCTICAS COMUNES DE PROYECTOS DE IA


2. REDES NEURONALES

2.1. COMPONENTES
2.2. ENLACES
2.3. PESOS
2.4. ENTRENAMIENTO DE MODELOS DE REDES NEURONALES
2.5. TIPOS DE ARQUITECTURA


3. PRÁCTICAS COMUNES DE IA

3.1. VISIÓN POR COMPUTADOR
3.2. RECONOCIMIENTO DE PATRONES
3.3. ROBÓTICA
3.4. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NLP)
3.5. RECONOCIMIENTO DE VOZ DE COMPRENSIÓN NATURAL DEL LENGUAJE (NLU)
3.6. INTEGRACIÓN SIN FRICCIONES
3.7. INTEGRACIÓN DEL MODELO DE TOLERANCIA A FALLAS


4. ENFOQUES COMUNES DE APRENDIZAJE DE IA

4.1. APRENDIZAJE SUPERVISADO
4.2. APRENDIZAJE SIN SUPERVISIÓN
4.3. APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO
4.4. APRENDIZAJE CONTINUO
4.5. APRENDIZAJE REFORZADO
4.6. APRENDIZAJE HEURÍSTICO



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso el estudiante podrá ensamblar un sistema de IA, ilustrando así cómo y cuándo necesitan ser definidos y aplicados las diferentes prácticas y componentes de los sistemas IA con las redes neuronales.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio oficial de ARCITURA, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.
  • Certificado oficial ARCITURA.