Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial con Python
- Conceptos esenciales y alcance de la IA
- Bibliotecas de Python destinadas al desarrollo de soluciones de IA
- Estructura y flujo típico en los proyectos de IA
Preparación de datos para la Inteligencia Artificial
- Limpieza, transformación y elaboración de características a partir de datos crudos
- Manejo de datos ausentes o desequilibrados
- Escalado y codificación adecuada de atributos en los datos
Técnicas del aprendizaje supervisado
- Algoritmos para regresión y clasificación de información
- Métodos de ensamblaje: Bosque Aleatorio, Aumento de Gradiente
- Ajuste finamente de parámetros y validación cruzada para mejora del modelo
Técnicas del aprendizaje no supervisado
- Métodos de agrupamiento: K-Means, DBSCAN y el agrupamiento jerárquico
- Reducción de dimensiones mediante técnicas como PCA o t-SNE
- Aplicaciones reales del aprendizaje no supervisado en diferentes entornos
Redes neuronales y Aprendizaje Profundo
- Fundamentos básicos de TensorFlow y Keras
- Diseño e instrucción de redes neuronales feedforward para diferentes tareas
- Estrategias destinadas a la mejora del rendimiento general de las redes neuronales
Aprendizaje por refuerzo (introducción)
- Explicación de conceptos básicos: agentes, entornos y mecanismos de recompensa
- Desarrollo de los algoritmos fundamentales en el contexto del aprendizaje por refuerzo
- Ejemplos destacados acerca de sus aplicaciones prácticas y su importancia actual
Despliegue y mantenimiento de modelos IA
- Grabación y posterior carga eficiente de los modelos entrenados previamente
- Fusión de modelos a través de API para su integración en diversas aplicaciones
- Supervisión permanente así como mantenimiento continuo una vez que dichos sistemas se implementan en producción
Recapitulación final y orientación para futuros pasos
Requerimientos
- Conocimientos sólidos sobre los fundamentos de la programación en Python
- Experiencia previa con bibliotecas de análisis de datos como NumPy y pandas
- Nocebimientos básicos acerca de conceptos y algoritmos del aprendizaje automático
Público objetivo
- Desarrolladores de software interesados en ampliar sus capacidades en desarrollo de IA
- Analistas de datos que deseen aplicar técnicas de IA a conjuntos de información complejos
- Profesionales de investigación y desarrollo dedicados a crear aplicaciones potenciadas por IA
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Reseñas (2)
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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