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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
 35 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • 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.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 7250 € + IVA*

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