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:
– Factores tecnológicos y de negocio de IA
– Beneficios y retos de IA
– Categorías de problemas de negocio que aborda la IA
– Tipos de IA (angosta, general, simbólica, no simbólica, etc.)
– Enfoques y algoritmos comunes de aprendizaje de la IA
– Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje continuo
– Aprendizaje heurístico, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje por refuerzo
– Diseños funcionales comunes de IA
– Visión por computadora, reconocimiento de patrones
– Robóticas, procesamiento del lenguaje natural (NLP)
– Reconocimiento del habla, comprensión del lenguaje natural (NLU)
– Integración sin fricción, integración del modelo de tolerancia a fallas
– Redes neuronales, neuronas, capas, enlaces, pesos
– Cómo entender los modelos de IA, modelos de entrenamiento y redes neuronales
– Cómo entender la manera en que existen los modelos y las redes neuronales
– Pérdida, hiperparámetros, tasa de aprendizaje, sesgo, época
– Funciones de activación (Sigmoide, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Softmax, Softplus)
– Tipos de células neuronales (de entrada, retroalimentada, ruidosa, escondida, probabilística, en espiga, recurrente, de memoria, de núcleo, convolucional, de grupo, de salida, de coincidencia de entrada, etc.)
– Arquitecturas fundamentales y especializadas de redes neuronales
– Perceptrón, compensación, compensación profunda, autocodificador, recurrente, memoria de corto/largo plazo
– Red convolucional profunda, máquina de aprendizaje extremo, red residual profunda
– Máquina de vector de soporte, red de Kohonen, red de Hopfield
– Red generativa adversarial, Máquina en estado líquido
– Cómo construir un sistema de IA (paso a paso)
– Principios comunes de diseño de sistemas de IA y mejores prácticas de proyectos de IA
Duración: 1 día
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
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.
REGISTRARSE PARA UN TALLER (busque el indicador de español que indica cuáles talleres se imparten en español)
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 lecciones en video para todos los temas del curso y a materiales y recursos adicionales diseñados para el autoestudio y la preparación de exámenes.
Los siguientes materiales se proporcionan en el Kit de Estudio Electrónico para este curso:
– Lecciones en video (para todos los temas)
– Libro de trabajo
– Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
– Póster de mapa mental
– Póster de leyenda de símbolos
– Póster de redes neuronales y tipos de neuronas
– Póster de tipos de problemas y redes neuronales
– Póster de redes neuronales y prácticas
– Póster de tipos de problemas y prácticas
Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Impreso a todo color
Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir un Kit de Estudio Impreso a todo color, el cual incluye los materiales básicos del curso así como materiales y recursos adicionales diseñados específicamente para el autoestudio y la preparación de exámenes.
Los siguientes materiales se proporcionan en el Kit de Estudio Impreso para este curso:
– Libro de trabajo
– Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
– Póster de mapa mental
– Póster de leyenda de símbolos
– Póster de redes neuronales y tipos de neuronas
– Póster de tipos de problemas y redes neuronales
– Póster de redes neuronales y prácticas
– Póster de tipos de problemas y prácticas