Curso online de Inteligencia Artificial Nivel Intermedio

Temario

NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Inteligencia Artificial Nivel Intermedio es el siguiente:

1 Repaso de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial

1.1 Aprendizaje supervisado y no supervisado

1.2 Redes neuronales artificiales

1.3 Procesamiento de lenguaje natural

1.4 Visión por computadora

2 Modelos de Aprendizaje Automático Avanzados

2.1 Árboles de decisión y ensamblado de modelos

2.2 Métodos de regresión avanzados

2.3 Algoritmos de clustering

2.4 Aprendizaje por refuerzo

3 Arquitecturas avanzadas de Redes Neuronales Artificiales

3.1 Redes convolucionales y su aplicación en visión por computadora

3.2 Redes recurrentes y su aplicación en procesamiento de lenguaje natural

3.3 Redes neuronales profundas y su aplicación en aprendizaje automático

4 Optimización de modelos de Aprendizaje Automático

4.1 Selección de variables y técnicas de reducción de dimensionalidad

4.2 Regularización y penalización de modelos

4.3 Métodos de validación cruzada y ajuste de hiper parámetros Aprendizaje Profundo

5 Definición de Aprendizaje Profundo

5.1 Arquitecturas de Aprendizaje Profundo

5.2 Aplicaciones de Aprendizaje Profundo

6 Procesamiento de Lenguaje Natural Avanzado

6.1 Modelos de lenguaje y su aplicación en traducción automática

6.2 Modelos de atención y su aplicación en resumen de texto

6.3 Redes neuronales transformer y su aplicación en chatbots

7 Visión por Computadora Avanzada

7.1 Detección de objetos y segmentación semántica

7.2 Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales

7.3 Arquitecturas de red avanzadas en visión por computadora

8 Aplicaciones de Inteligencia Artificial en tiempo real

8.1 Procesamiento de flujo de datos con IA

8.2 Reducción de latencia en IA

8.3 Optimización de modelos para desempeño en tiempo real

9 Ética y responsabilidad en la Inteligencia Artificial

9.1 Sesgos y desigualdades en modelos de IA

9.2 Transparencia y responsabilidad en la toma de decisiones

9.3 Casos de estudio de IA ética y responsabilidad

10 Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial

10.1 Aplicaciones emergentes de IA

10.2 Desafíos en la implementación de IA en el mundo real

10.3 Tendencias futuras en la investigación y desarrollo de IA