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Cursos de Big Data

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Replanteando GenAI como No AI: Búsqueda Generativa, Autocompletado y Coincidencia de Patrones

Descubre la realidad detrás del bombo de la IA: lo que llamamos "IA" es en realidad búsqueda generativa y coincidencia de patrones sin verdadera inteligencia. Aprende por qué replantear estas tecnologías como herramientas de TI en lugar de soluciones mágicas conduce a una mejor implementación.
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Revisión del Código de Claude: Coincidencia de Patrones, No Inteligencia

Explora la realidad detrás de la herramienta Claude Code de Anthropic: un poderoso sistema de coincidencia de patrones más que una verdadera IA, con consejos prácticos sobre cómo aprovecharlo eficazmente mientras se evitan errores comunes.
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RAG en IA Generativa: Desmitificando la Generación Aumentada por Recuperación

Desmitificar la tecnología RAG en la IA generativa, entendiendo cómo fundamenta los modelos en datos verificados para reducir las alucinaciones mientras se exploran los desafíos de implementación y las aplicaciones prácticas en AWS Bedrock.
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Una forma más inteligente de ajustar LLMs - Desbloquear un razonamiento más profundo

Descubre un enfoque más inteligente para ajustar modelos de lenguaje grandes que mejora sus capacidades de razonamiento y generalización a partir del aprendizaje contextual, basado en la investigación de Google DeepMind.
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Inteligencia Artificial de Incertidumbre: Avance para el Razonamiento Humano-AI

Descubre cómo el marco de IA de Incertidumbre de Google en MedAI crea un modelo para una IA alineada con el ser humano al implementar procesos de razonamiento iterativos y transparentes que reflejan la toma de decisiones clínicas en dominios de alto riesgo.
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¿Sobrevalorada o infravalorada? Explorando la IA en la medicina

Explora el potencial y las limitaciones de la inteligencia artificial en la medicina con expertos en cardiología, examinando si la IA está sobrevalorada o subestimada en aplicaciones de salud.
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Fundamentos Probabilísticos de la Metacognición a través de la Inteligencia Artificial Híbrida

Descubre una nueva teoría probabilística de la metacognición a través de la IA híbrida, que explica los resultados experimentales en la intersección de métodos simbólicos y aprendizaje profundo.
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SDK de Kernel Semántico para Aplicaciones Inteligentes

Desbloquee el potencial completo de las aplicaciones de IA integrando Modelos de Lenguaje Grande con el SDK de Microsoft Semantic Kernel, creando agentes inteligentes, aplicaciones de chat y complementos personalizados para soluciones empresariales.
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Aprovechando Ollama: Crear LLMs Locales con Python

Domina Ollama y Python para construir aplicaciones LLM locales con proyectos prácticos como sistemas RAG, herramientas de análisis de sentimiento e interfaces habilitadas por voz para casos de uso del mundo real.
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duration 6 hours 23 minutes
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Desarrollar aplicaciones RAG con LlamaIndex y JS

Domina la creación de aplicaciones RAG con LlamaIndex y JavaScript, desde la configuración del entorno hasta el despliegue de un chatbot full-stack con NextJS. Aprende sobre la ingesta de datos, consultas y técnicas avanzadas para aplicaciones robustas y listas para producción.
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duration 5 hours 33 minutes
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Qué tipo de carrera puedes seguir con un grado en Ciencias de la Computación?

Las Ciencias de la Computación, o CC, es la ciencia de los métodos y procesos de recolección, almacenamiento, procesamiento, transmisión, análisis y evaluación de la información utilizando la tecnología informática para permitir su aplicación a la toma de decisiones.

Introducción a las Ciencias de la Computación IA

Hay campos similares, como la ciencia de datos o la ingeniería de software. Algunos de ellos pueden ser considerados parte de las Ciencias de la Computación, pero aún hay una diferencia en términos: las Ciencias de la Computación es un concepto más amplio. Estudian la tecnología informática y la representación de la información como un todo, en lugar de áreas separadas como el desarrollo. Para entender las Ciencias de la Computación en profundidad, necesitas un buen aparato matemático. A diferencia de muchas aplicaciones de TI, este campo está fuertemente relacionado con las matemáticas. Las Ciencias de la Computación pueden estudiarse en instituciones de educación superior en especialidades técnicas dedicadas a la tecnología de la información. Pero también puedes dominarlas por tu cuenta con cursos de inteligencia artificial en ciencias de la computación.

Resultados de Aprendizaje y Habilidades

Las Ciencias de la Computación son muy amplias, por lo que no podemos dar una lista completa de los campos que incluye. Vamos a dar ejemplos de disciplinas teóricas y prácticas relacionadas con ella en los cursos de ciencias de la computación ia.

Matemáticas

El análisis matemático, el álgebra lineal y otras disciplinas también son importantes, pero la disciplina con mayor conexión con las ciencias de la computación es la matemática discreta. Estudia estructuras "discontinuas", finitas, es decir, discretas. Existen un gran número de algoritmos basados en estas matemáticas, que se utilizan en varias ramas de la TI. La matemática discreta incluye la teoría de grafos, los autómatas finitos, la combinatoria y muchas otras áreas.

Ciencias de la Computación Teóricas

Esta es la ciencia fundamental que se ocupa de la información: cómo se representa, se almacena, y se transmite. Las Ciencias de la Computación Teóricas trabajan con conceptos abstractos y teorías. El término "fundamental" significa que esta ciencia no implica la creación de algo en la práctica: puede describir un nuevo enfoque para almacenar información, pero no realizar una máquina que lo almacene de esa manera. A las Ciencias de la Computación Teóricas podemos referir la teoría de la información y la teoría de la codificación - esta última está dedicada a la transformación de la información en códigos. El estudio de los algoritmos y la estructura de los lenguajes de programación también pertenece a esta área.

Lenguajes de programación

Las ciencias de la computación no es lo mismo que la programación, aunque las esferas están relacionadas. CC estudia no tanto las peculiaridades de los lenguajes y la capacidad de aplicarlos, sino su estructura interna en general. Es cómo están organizados los lenguajes de programación, cuál es su estructura, cómo se implementan y en qué se basan. Diseñar lenguajes de programación, su clasificación, análisis pertenecen a las ciencias de la computación.

Oportunidades de Carrera y Detalles de Inscripción

Si has estudiado en un curso de inteligencia artificial para ciencias de la computación, habrás aprendido muchas habilidades técnicas y no técnicas que son altamente valoradas por los empleadores, desde el liderazgo hasta la programación. El creciente uso de las ciencias de la computación significa que tienes una amplia gama de opciones en una amplia gama de campos altamente especializados. Con la tecnología informática desempeñando un papel cada vez mayor en todos los aspectos de la vida moderna, es probable que encuentres tus habilidades informáticas en demanda en muchas industrias diferentes. Estos incluyen: organizaciones financieras, consultoras de gestión, empresas de desarrollo de software, empresas de comunicaciones, almacenes de datos, empresas multinacionales (relacionadas con TI, servicios financieros y otras), agencias gubernamentales, universidades y hospitales. Sin embargo, no es sorprendente que la mayoría de los graduados del curso de ciencias de la computación con IA ocupen puestos en la industria de la computación!