Curso de De Cero a AI
Este curso proporciona una introducción completa a los conceptos fundamentales necesarios para construir una sólida comprensión de la Inteligencia Artificial.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante que deseen aprender conceptos esenciales en probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
- Escribir y comprender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
- Implemente técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupación en clústeres y redes neuronales.
- Desarrolle soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para la resolución de problemas.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Probabilidad (3.5h)
- Definición de probabilidad
- Distribución binomial
- Ejercicios de uso diario
Statistics (10.5h)
- Descriptivo Statistics
- Inferencial Statistics
- Regresión
- Regresión logística
- Ejercicios
Introducción a Programming (3.5h)
- Procesal Programming
- Funcional Programming
- POO Programming
- Ejercicios (escribir la lógica para un juego de su elección, por ejemplo, ceros y cruces)
Machine Learning (10.5h)
- Clasificación
- Agrupamiento
- Neural Networks
- Ejercicios (escribir IA para un juego de computadora de su elección)
Reglas, Motores y Sistemas Expertos (7 horas)
- Introducción a los motores de reglas
- Escriba IA para el mismo juego y combine soluciones en un enfoque híbrido
Requerimientos
- Ninguno. Todos los conceptos como la probabilidad y la estadística se explicarán durante este curso. Si ya está familiarizado con la probabilidad y la estadística, consulte nuestro código de curso aiint.
Audiencia
- Principiantes interesados en aprender Inteligencia Artificial, Machine Learning, y programación
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Consultas
Testimonios (5)
El ritmo fue bueno, con una buena mezcla de intercambio de conocimientos, demostraciones y trabajo práctico. Filip fue muy atractivo y proporcionó la energía para superar el curso. Fue bueno que hubiera muchas clases 1:1, con Filip realizando ejercicios de entrenamiento individual.
Colin - Worldpay
Curso - BPMN, DMN, and CMMN - OMG standards for process improvement
Traducción Automática
La formación definitivamente llenó algunos de los vacíos en mis conocimientos dejados por la lectura del OptaPlanner userguide. Me proporcionó una buena comprensión general sobre cómo abordar el uso de OptaPlanner en nuestros proyectos futuros.
Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Curso - OptaPlanner in Practice
Traducción Automática
Ejemplos compartidos de cada función y/o operador están todos bien explicados.
Brian Amlon - Thakral One, Inc.
Curso - Introduction to Drools 7 for Developers
Traducción Automática
muchas prácticas son muy bienvenidas, muchos casos de intento y aprendizaje están incorporados
Nadia Ivaniuk - Credit Suisse (Poland) Sp.z o.o.
Curso - Modelling Decision and Rules with OMG DMN
Traducción Automática
Ejercicios y resolución de problemas en grupos cuando los problemas eran más difíciles.
Randy Comer Comer - Sandia National Labs
Curso - Drools 7 and DSL for Business Analysts
Traducción Automática
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Utilice skope-rules para extraer reglas de los datos disponibles.
- Aplique reglas de skope para llevar a cabo la clasificación, particularmente útil en la detección supervisada de anomalías o clasificación desequilibrada.
- Genere reglas para clasificar nuevos datos entrantes.
- Adapte las reglas para abordar problemas del mundo real en la detección de fraudes, el mantenimiento predictivo, la detección de intrusiones, las aprobaciones de solicitudes de seguros, etc.