Descripción del curso
Este curso especializado está diseñado para brindarte una formación integral en el uso de Python para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning). A lo largo del programa, adquirirás conocimientos teóricos y prácticos que te permitirán implementar algoritmos avanzados, manejar herramientas y bibliotecas especializadas, y aplicar técnicas de modelado predictivo en diversos contextos. El curso se estructura en módulos que abarcan desde los fundamentos de Python hasta técnicas avanzadas de aprendizaje automático, asegurando una comprensión profunda y aplicada de los conceptos.
¿Qué voy a aprender?
1. Fundamentos de Python: Historia, filosofía, instalación y configuración del entorno de desarrollo.
2. Conceptos básicos de programación: Variables, tipos de datos, operadores y expresiones.
3. Control de flujo en Python: Estructuras condicionales y bucles.
4. Manejo de estructuras de datos: Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos.
5. Programación orientada a objetos en Python: Clases, objetos, herencia y polimorfismo.
6. Introducción a la Inteligencia Artificial: Definiciones, aplicaciones y tendencias actuales.
7. Fundamentos del Aprendizaje Automático: Tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, por refuerzo).
8. Preprocesamiento de datos: Limpieza, transformación y normalización de datos.
9. Implementación de algoritmos de Machine Learning: Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, entre otros.
10. Evaluación y validación de modelos: Métricas de rendimiento y técnicas de validación cruzada.
11. Uso de bibliotecas especializadas: Familiarización con herramientas como NumPy, Pandas, Scikit-learn y Matplotlib.
12. Desarrollo de modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado: Aplicación práctica en casos reales.
13. Optimización y regularización de modelos: Técnicas para mejorar el rendimiento y evitar el sobreajuste.
14. Implementación de pipelines de Machine Learning: Automatización del flujo de trabajo en proyectos de aprendizaje automático.
15. Desarrollo de proyectos prácticos: Aplicación de los conocimientos adquiridos en proyectos reales para consolidar el aprendizaje.
¿A quiénes va dirigido el curso?
- Profesionales y estudiantes de ingeniería, informática, estadística y áreas afines que deseen incursionar en el campo de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
- Analistas de datos y científicos de datos que buscan ampliar sus competencias en modelado predictivo y técnicas de Machine Learning.
- Desarrolladores de software interesados en integrar soluciones de IA en sus aplicaciones.
- Investigadores y académicos que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en sus estudios y proyectos.
- Emprendedores y profesionales del sector empresarial que buscan implementar soluciones basadas en IA para optimizar procesos y tomar decisiones informadas.
Contenido del curso
- Sesión 1
MasterClass
Duración: 01:26:41- Sesión 2
Sesión Introductoria
Duración: 01:54:29- Sesión 3
Sesión 01
Duración: 02:27:31- Sesión 4
Sesión 02
Duración: 02:41:15- Sesión 5
Sesión 03
Duración: 02:35:38- Sesión 6
Sesión 04
Duración: 02:51:18- Sesión 7
Sesión 05
Duración: 02:07:02- Sesión 8
Sesión 06
Duración: 02:43:37- Sesión 9
Sesión 07
Duración: 02:35:45- Sesión 10
Sesión 08
Duración: 02:21:47- Sesión 11
Sesión 09
Duración: 02:30:25Valoraciones
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Luis Miguel
No se ha desarrollado el temario inicial ofrecido al 100%, faltó redes neuronales, árboles de decisión y otras técnicas de machine learning
Comentarios del curso
Luis Miguel
No se ha desarrollado el temario inicial ofrecido al 100%, faltó redes neuronales, árboles de decisión y otras técnicas de machine learning