Inteligencia Artificial para Todos

Resumen

On this eight-week course from Universiti Malaya, you’ll gain a solid understanding of artificial intelligence.

Programa

• Semana 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
Panorama de la IA y su historia
Conceptos y definiciones clave
El panorama actual y tendencias futuras
• Semana 2: Fundamentos del Aprendizaje Automático
¿Qué es el aprendizaje automático?
Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, de refuerzo
Introducción a algoritmos: árboles de decisión, redes neuronales
• Semana 3: Datos en la IA
Importancia de los datos en la IA
Recolección y preprocesamiento de datos
Comprensión de conjuntos de datos y su función en la IA
• Semana 4: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Fundamentos de redes neuronales
Introducción al aprendizaje profundo
Casos de uso y aplicaciones
• Semana 5: Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Visión general del PLN
Técnicas y herramientas clave
Aplicaciones del PLN
• Semana 6: IA en la Visión por Computadora
Fundamentos de la visión por computadora
Reconocimiento y procesamiento de imágenes
Aplicaciones en diversas industrias
• Semana 7: Ética e Implicaciones de la IA
Preocupaciones éticas en el desarrollo de IA
Implicaciones sociales de la IA
Estudios de caso y discusiones
• Semana 8: IA en el Mundo Real
Aplicaciones de IA en diferentes industrias
Casos de éxito y desafíos
Futuro de la IA: oportunidades y riesgos
• Recursos Suplementarios
Lecturas recomendadas
Herramientas y plataformas en línea
Foros comunitarios y grupos de discusión

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Impartido por

NORISMA IDRIS

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Materias

Computer Science