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.
Programa de estudio
Enseñado por
Etiquetas
