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Starts 8 June 2025 02:49

Ends 8 June 2025

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Una mirada entre bastidores a ML, IA y el aprendizaje profundo.

Explore la mecánica del ML, IA y Aprendizaje Profundo, comprendiendo sus diferencias y funcionamientos internos. Adquiera conocimientos fundamentales para apoyar la toma de decisiones y las iniciativas organizacionales de IA.
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Resumen

Explore la mecánica del ML, IA y Aprendizaje Profundo, comprendiendo sus diferencias y funcionamientos internos. Adquiera conocimientos fundamentales para apoyar la toma de decisiones y las iniciativas organizacionales de IA.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA, ML y el Aprendizaje Profundo
  • Definiciones y Conceptos Clave
    Reseña Histórica y Evolución
    Por qué la IA, ML y el Aprendizaje Profundo Importan
  • Aprendizaje Automático: Fundamentos y Aplicaciones
  • Tipos de Aprendizaje Automático: Supervisado, No Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo
    Algoritmos y Técnicas Clave
    Evaluación y Validación de Modelos de ML
  • Aprendizaje Profundo: Una Comprensión Detallada
  • Redes Neuronales: Arquitectura y Tipos
    Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas
    Redes Neuronales Convolucionales y Recurrentes
  • Inteligencia Artificial: Más Allá del Aprendizaje Automático
  • IA Simbólica vs. IA Conexionista
    Sistemas Expertos y Sistemas Basados en Reglas
    Procesamiento del Lenguaje Natural y Visión por Computadora
  • Herramientas y Frameworks
  • Reseña de Bibliotecas Populares de IA y ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
    Plataformas para el Despliegue y la Gestión de Modelos
  • Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
  • IA en Diversas Industrias (Salud, Finanzas, Retail, etc.)
    Consideraciones Éticas y Gobernanza de IA
    Desarrollando Estrategia de IA para Organizaciones
  • Taller Práctico: Construyendo un Modelo Simple de ML
  • Preprocesamiento de Datos y Creación de Características
    Desarrollo y Entrenamiento del Modelo
    Evaluación e Interpretación del Modelo
  • Evaluación de las Necesidades Organizacionales para Iniciativas de IA
  • Identificación de Oportunidades y Desafíos
    Alineando Proyectos de IA con Objetivos de Negocio
  • Tendencias Futuras en IA y Aprendizaje Profundo
  • Tecnologías Emergentes e Innovaciones
    El Papel de la IA en la Transformación Digital
  • Conclusión y Próximos Pasos
  • Recursos para Continuar Aprendiendo
    Iniciando Proyectos de IA y Mejoramiento Continuo

Asignaturas

Charlas de Conferencia