IA-ML | Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
 
El curso abordará temas como la definición de Inteligencia Artificial, aplicaciones, historia, fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, herramientas como Scikit Learn y TensorFlow, así como estudios de casos en áreas como salud, finanzas, transporte y arte. 
 
Objetivos del curso
El estudiante comprenderá los alcances de la IA y el Aprendizaje Automático.
 
Perfil de la audiencia
Personas con conocimientos básicos en informática y programación, preferiblemente con experiencia en Python, que deseen aprender sobre Inteligencia Artificial y Machine Learning.
 
Requisitos previos
Contar con conocimientos de programación en Python, haber cursado Python Ess o estar llevando Python Dev: Sintaxis Básica de Python, Estructuras de Datos, Funciones¸ Librerías y Módulos, Manejo de Excepciones, Manejo de Archivos.
 
Esquema del curso
Capítulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
Objetivos
1.1 Definición de IA
1.2 Aplicaciones de la IA
1.3 Historia de la IA
1.4 Evolución de la IA
1.5 Tipos de IA
Resumen
Demo
Referencias bibliográficas
Capítulo 2: Fundamentos Machine Learning and Deep Learning
Objetivos
2.1 Introducción al aprendizaje automático
2.2 Tipos de aprendizaje automático
2.3 Neural Netowrks
2.4 Deep Learning
2.5 Aprendizaje reforzado
Resumen
Demo
Referencias bibliográficas
Capítulo 3: Ejercicios Prácticos Técnicas ML
Objetivos
3.1 Scikit Learn
3.2 TensorFlow
3.3 Phyton
3.4 Sets de Datos
3.5 Modelos de ML
Resumen
Demo
Referencias bibliográficas
Capítulo 4: Estudios de casos y aplicaciones
Objetivos
4.1 IA en el cuidado de la salud
4.2 IA en finanzas
4.3 IA en el transporte
4.4 IA en la creación de arte
Resumen
Demo
Referencias bibliográficas
 
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