Artificial Intelligence Expert (AIE)
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando las industrias y transformando nuestra forma de interactuar con la tecnología: desde las búsquedas en Internet y el reconocimiento de voz hasta los coches autónomos y los asistentes inteligentes. En Artificial Intelligence Expert (AIE) ofrece una formación completa en aprendizaje automático, aprendizaje profundoy redes neuronalesque permite a los profesionales comprender y crear soluciones de IA de vanguardia con herramientas como Python, TensorFlowy Keras.
Este curso está diseñado para ayudarle a dominar tanto los fundamentos teóricos como las implementaciones prácticas en IA, preparándole para participar en el desarrollo de tecnologías de vanguardia en ciencia de datos y sistemas inteligentes.
DIRIGIDO A
Este curso es ideal para:
- Ingenieros y analistas
- Directores de marketing interesados en las aplicaciones de la IA
- Analistas de datos, científicos de datos y administradores de datos
- Profesionales y estudiantes interesados en la minería de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
- Cualquiera que desee adquirir una base sólida de IA y conocimientos prácticos en el desarrollo de redes neuronales.
PROPÓSITO
El objetivo de esta certificación es:
- Comprender los conceptos básicos del aprendizaje profundo y su impacto en el mundo real
- Dominar la arquitectura y el entrenamiento de redes neuronales
- Aprenda a implantar canales de aprendizaje automático y flujos de trabajo de IA
- Desarrollar la capacidad de utilizar herramientas como NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlowy Keras
- Adquirir experiencia práctica realizando proyectos y experimentos guiados de IA.
- Prepararse para participar en concursos de IA (por ejemplo, Kaggle) y el despliegue de sistemas inteligentes
TEMAS PRINCIPALES
El curso está estructurado en seis módulos de aprendizaje:
I. Fundamentos del aprendizaje profundo
- Representación de redes neuronales
- Funciones de activación no lineales
- Capas ocultas y arquitectura
- Proyecto guiado: Creación de un clasificador de dígitos manuscritos
II. Proyecto de aprendizaje automático
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Ingeniería y selección de características
- Predicción y evaluación de modelos
- Principales conclusiones para construir con éxito canalizaciones de ML
III. Fundamentos de Kaggle
- Introducción a las competiciones de Kaggle
- Preparación, selección e ingeniería de características
- Selección de modelos y ajuste de hiperparámetros
- Proyecto guiado: Creación de un flujo de trabajo Kaggle completo
IV. Conceptos de TensorFlow
- Introducción al marco TensorFlow
- Fundamentos y estructura de TensorFlow
- Creación de modelos de clasificación con redes neuronales
- Implementación de regresión lineal en TensorFlow
V. Base Keras
- Visión general de Keras y sus capas
- Implementación de proyectos de aprendizaje profundo con Keras
- Comparación: Keras frente a TensorFlow
VI. Referencias y recursos adicionales
- Lecturas, bibliotecas y herramientas de desarrollo de IA recomendadas
Duración:
Duración:
Número de preguntas:
Mínimo aprobatorio:
Idiomas disponibles.
Tercera oportunidad (gratis):
Tomar el examen en línea.
$150.00
