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Comienza 10 July 2025 00:30

Termina 10 July 2025

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Evolución de Python Básico a Inteligencia Artificial Generativa

Explore la progresión desde los fundamentos de Python hasta la construcción de modelos sofisticados de IA generativa, incluyendo redes neuronales, aprendizaje profundo y aplicaciones en la industria.
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Resumen

Explore la progresión desde los fundamentos de Python hasta la construcción de modelos sofisticados de IA generativa, incluyendo redes neuronales, aprendizaje profundo y aplicaciones en la industria.

Programa de estudio

  • Introducción a Python
  • Conceptos básicos de la sintaxis y semántica de Python
    Tipos de datos y estructuras
    Control de flujo y funciones
    Introducción a los módulos y bibliotecas
  • Conceptos Avanzados de Python
  • Programación orientada a objetos en Python
    Manejo de excepciones
    Manejo de archivos
    Comprensión de decoradores y generadores en Python
  • Manejo de Datos y Visualización
  • Trabajo con NumPy para cálculos numéricos
    Manipulación de datos con pandas
    Técnicas de visualización usando Matplotlib y Seaborn
  • Introducción al Aprendizaje Automático
  • Visión general de los conceptos de aprendizaje automático
    Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
    Introducción a Scikit-learn
  • Construcción de Redes Neuronales
  • Comprensión de los fundamentos de las redes neuronales
    Uso de TensorFlow y Keras para construir redes neuronales
    Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
    Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
  • Técnicas de Aprendizaje Profundo
  • Aprendizaje por transferencia
    Ajuste de hiperparámetros
    Arquitecturas avanzadas de redes neuronales (por ejemplo, ResNet, LSTM)
  • Modelos Generativos de IA
  • Visión general de los modelos generativos
    Autoencoders Variacionales (VAEs)
    Redes Generativas Antagónicas (GANs)
  • Aplicaciones de la IA Generativa
  • Generación de texto y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
    Generación y transformación de imágenes
    Estudios de caso de la industria y aplicaciones del mundo real
  • Consideraciones Éticas en la IA
  • Ética en la IA y desarrollo responsable de IA
    Sesgo en modelos de IA y estrategias de mitigación
    Preocupaciones de privacidad y seguridad
  • Proyecto Final
  • Diseño e implementación de un modelo de IA generativa
    Resolución de problemas del mundo real
    Presentación y evaluación de los resultados del modelo

Asignaturas

Programación