Este curso proporciona una cobertura esencial de la inteligencia artificial y las redes neuronales, en español sencillo, fácil de comprender. El curso proporciona una cobertura concreta de las partes principales de IA, incluyendo enfoques de aprendizaje, áreas funcionales en las que se usan los sistemas de IA y una introducción completa a las redes neuronales, cómo existen, cómo trabajan y cómo pueden ser usadas para procesar información. El curso establece los cinco principales requerimientos de negocio para los que se utilizan los sistemas de IA y las redes neuronales, y luego mapea las prácticas individuales, los enfoques de aprendizaje, las funcionalidades y los tipos de redes neuronales para estas categorías de negocio y para cada una, de manera que haya un entendimiento claro del propósito y del papel de cada tema que se cubre. El curso establece un proceso paso a paso para 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. Finalmente, el curso proporciona un conjunto de principios y mejores prácticas clave para los proyectos de IA.
Se cubren los siguientes temas principales:
– AI Business and Technology Drivers
– AI Benefits and Challenges
– Business Problem Categories Addressed by AI
– AI Types (Narrow, General, Symbolic, Non-Symbolic, etc.)
– Common AI Learning Approaches and Algorithms
– Supervised Learning, Unsupervised Learning, Continuous Learning
– Heuristic Learning, Semi-Supervised Learning, Reinforcement Learning
– Common AI Functional Designsl
– Computer Vision, Pattern Recognition
– Robotics, Natural Language Processing (NLP)
– Speech Recognition, Natural Language Understanding (NLU)
– Frictionless Integration, Fault Tolerance Model Integration
– Neural Networks, Neurons, Layers, Links, Weights
– Understanding AI Models and Training Models and Neural Networks
– Understanding how Models and Neural Networks Exist
– Loss, Hyperparameters, Learning Rate, Bias, Epoch
– Activation Functions (Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky RelU, Softmax, Softplus)
– Neuron Cell Types (Input, Backfed, Noisy, Hidden, Probabilistic, Spiking, Recurrent, Memory, Kernel, nvolution, Pool, Output, Match Input, etc.)
– Fundamental and Specialized Neural Network Architectures
– Perceptron, Feedforward, Deep Feedforward, AutoEncoder, Recurrent, Long/Short Term Memory
– Deep Convolutional Network, Extreme Learning Machine, Deep Residual Network
– Support Vector Machine, Kohonen Network, Hopfield Network
– Generative Adversarial Network, Liquid State Machine
– How to Build an AI System (Step-by-Step)
– Common AI System Design Principles and Common AI Project Best Practices
Duración: 1 día
Tomar el Curso en un Taller
Este curso se puede tomar como parte de los talleres guiados e impartidos por Instructores Certificados de Arcitura. Estos talleres pueden estar abiertos para registrarse públicamente o pueden ser impartidos de manera privada para una organización en particular. Los Instructores Certificados pueden impartir los talleres en persona en una localidad específica o virtualmente utilizando un sistema remoto habilitado para video, como puede ser WebEx. Visite la página del Calendario de Talleres para consultar el calendario actual de talleres públicos o visite la página de Capacitación Privada para obtener más información sobre las opciones de impartición de talleres privados en todo el mundo que ofrece Arcitura.
A continuación se muestran los materiales base proporcionados a los participantes de los talleres públicos y privados.
Nótese que como participante de un taller, usted puede ser candidato a recibir un descuento al adquirir el Kit de Estudio para este curso.
Tomar el Curso usando un Kit de Estudio
Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir un Kit de Estudio, el cual incluye los materiales básicos del curso así como materiales y recursos adicionales diseñados específicamente para el autoestudio y la preparación de exámenes. 
Visite la página del Kit de Estudio de Inteligencia Artificial Módulo 1 para consultar información y detalles de los precios. También visite la página de Descripción General de los Kits de Estudio para obtener información sobre descuentos en los Paquetes de Kits de Estudio para la Certificación para cada ruta de certificación individual.
Los siguientes materiales se proporcionan en el Kit de Estudio para este curso:
Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Electrónico
Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir una suscripción para Kit de Estudio Electrónico, la cual incluye acceso en línea a los materiales básicos del curso así como a materiales y recursos adicionales diseñados para el autoestudio y la preparación de exámenes.
Visite la página del Kit de Estudio Electrónico de Inteligencia Artificial Módulo 1 para consultar información y detalles de los precios. También visite la página de Descripción General de los Kits de Estudio Electrónico para obtener información sobre descuentos en los Paquetes de Kits de Estudio Electrónico para la Certificación para cada ruta de certificación individual.
Este Kit de Estudio Electrónico proporciona acceso a los siguientes materiales:
Los Kits de Estudio y Paquetes de Estudio se pueden adquirir por medio de la tienda en línea. Al comprar y registrar este Kit de Estudio, usted puede ser candidato a recibir un descuento en el registro de este curso como parte de un taller público.
Certificación
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.