Introduction to AI

Resumen

¿Tienes curiosidad sobre cómo funciona realmente la inteligencia artificial (IA)? ¿Te preguntas qué modelos impulsan estos sistemas y cómo impactan a la sociedad y el medio ambiente?

Presentado por ingenieros de Arm, este curso ofrece una introducción completa a la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos, arrojando luz sobre su evolución histórica, capacidades actuales y posibles desarrollos futuros.

Al explorar tanto los conceptos técnicos como los dilemas éticos, sociales y ambientales más amplios, obtendrás una comprensión completa del potencial y los desafíos de la IA. Descubrirás cómo la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos se interrelacionan; comprenderás los algoritmos fundamentales, modelos y marcos; y aprenderás cómo aplicar estos conceptos en escenarios del mundo real.

El curso también aborda el urgente tema del consumo de energía en la IA.

Temas Clave Cubiertos

• La historia turbulenta de la IA y su evolución hasta convertirse en la poderosa tecnología de hoy
• Cómo la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos se interrelacionan, incluyendo sus definiciones, ejemplos e interrelación
• Aplicaciones actuales y potenciales futuras de IA en diversas industrias
• Conceptos fundamentales del aprendizaje automático, incluidos clasificadores, regresión lineal y redes neuronales
• Datos de entrenamiento, validación y prueba:

  cómo preparar y evaluar modelos de aprendizaje automático

• Optimizadores y funciones de pérdida:

  componentes básicos para ajustar tus modelos

• Consideraciones éticas y sociales:

  explorando los beneficios, desafíos y la importancia del desarrollo responsable de la IA

• Consumo de energía vs. sostenibilidad:

  equilibrando rendimiento y eficiencia con el impacto ambiental

• Marcos prácticos, como PyTorch, para implementar y entrenar modelos de aprendizaje automático
• IA en la nube y en el borde:

  desplegando IA en diversas plataformas y entornos de computación

El curso culmina con un proyecto práctico de fin de curso utilizando el marco PyTorch y el conjunto de datos CIFAR-10, permitiéndote aplicar las habilidades recién adquiridas a un desafío real de clasificación de imágenes. Ya sea que seas un aspirante a científico de datos, un desarrollador buscando integrar IA en tus proyectos, o simplemente un entusiasta de la IA, este curso ofrece tanto el conocimiento fundamental como las habilidades prácticas necesarias para sobresalir en el mundo en rápida evolución de la inteligencia artificial.

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