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

Resumen

Explore the mechanics of ML, AI, and Deep Learning, understanding their differences and inner workings. Gain fundamental knowledge to support decision-making and organizational AI initiatives.

Programa

• 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

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Materias

Conference Talks