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Módulo 11:
Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA)

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 un proceso paso a paso para ensamblar un sistema de IA, ilustrando así cómo y cuándo necesitan ser definidos y aplicados los diferentes componentes y prácticas de los sistemas de IA con 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 Designs
– 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.

Visite la página de Capacitación Privada para obtener más información sobre las opciones de impartición de talleres privados que ofrece Arcitura en todo el mundo.

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 lecciones de video en línea, así como acceso en línea y offline a los materiales electrónicos del curso y a materiales y recursos adicionales diseñados para el autoestudio y la preparación de exámenes.

Visite la página de Kits de Estudio Electrónico para obtener más información sobre las suscripciones a material en línea.

Visite la tienda en línea de Transformación Digital para obtener información sobre compras.

Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Impreso

Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir un kit de estudio impreso, el cual incluye los materiales del curso a todo color, así como materiales y recursos adicionales diseñados específicamente para el autoestudio y la preparación de exámenes.

Visite la página de Kits de Estudio Impresos para obtener más información sobre los kits de estudio impresos a todo color.

Visite la tienda en línea de Transformación Digital para obtener información sobre compras.

Certificaciones

Este curso es parte de la(s) siguiente(s) ruta(s) de certificación:
Profesional de Ciencia de Datos de Transformación Digital
Científico de Datos de Transformación Digital