Resumen
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Módulo 1: Conceptos Fundamentales en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático
Al final de este módulo, podrás:
- Distinguir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, e identificar el tipo de aprendizaje automático más adecuado para ciertos escenarios.
- Evaluar la efectividad de las redes neuronales en el manejo de datos no estructurados y no etiquetados en comparación con otras técnicas de aprendizaje automático.
- Evaluar afirmaciones sobre el papel de la mejora continua en los modelos de aprendizaje automático.
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Módulo 2: Integración Dinámica de la IA en la Educación
Al final de este módulo, podrás:
- Reconocer cómo se está aplicando la IA en un contexto educativo.
- Comparar el uso de software impulsado por IA para mejorar el compromiso de aprendizaje y determinar su impacto en el proceso de aprendizaje.
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Módulo 3: Subconjuntos de IA y su Aplicación en la Educación
Este módulo explora varios subconjuntos dentro de la IA como el procesamiento de lenguaje natural (PLN), la visión por computadora y los sistemas de recomendación, y discute la integración de herramientas impulsadas por IA en un entorno de aprendizaje.
Al final de este módulo, podrás:
- Entender las principales ventajas de aplicar herramientas impulsadas por IA en un entorno de aprendizaje.
- Analizar las diferencias entre los diferentes subconjuntos de IA y sus aplicaciones en la educación.
Universidad:
Proveedor:
Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Redes Neuronales
