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Temario del curso
Redes Neuronales Avanzadas
- Arquitecturas de aprendizaje profundo
- Redes neuronales convolucionales y recurrentes
- Modelos generativos y aprendizaje no supervisado
Aprendizaje Automático a Gran Escala
- Análisis de Big Data
- Computación distribuida para ML
- Técnicas avanzadas de optimización
Aprendizaje por Refuerzo y Toma de Decisiones
- Procesos de decisión de Markov
- Métodos de gradiente de política
- Sistemas multiagente y teoría de juegos
Procesamiento y Comprensión del Lenguaje Natural
- Técnicas avanzadas de NLP
- Análisis de sentimientos y clasificación de textos
- Modelos de lenguaje y transformadores
Visión por Computadora y Percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
- Análisis de video y reconocimiento de acciones
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada
Ética e Impacto Social de la IA
- Sesgo y equidad en sistemas de IA
- Gobernanza y políticas de IA
- Impactos futuros de la IA en la sociedad
Proyecto de Laboratorio
- Implementación de modelos avanzados de ML
- Análisis de grandes conjuntos de datos
- Colaboración en un proyecto de investigación grupal
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los conceptos básicos de IA y ML
- Domino del idioma Python y familiaridad con herramientas de ciencia de datos
- Completar un curso introductorio en IA o experiencia equivalente
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Profesionales de IA
21 Horas
Reseñas (1)
Formación paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento con eso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Traducción Automática
