Inteligencia Artificial

Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Esta formación de fundamentos de la inteligencia artificial proporciona una sólida introducción a los conceptos básicos y aplicaciones de la IA. A lo largo de las diferentes secciones, los participantes explorarán los fundamentos teóricos de la IA, los tipos de IA, la ética en la IA y las herramientas y lenguajes de programación utilizados en este campo.
4.2 (17 valoraciones)
3 horas y 4 minutos · Curso
Fundamentos de la IA

Lo que aprenderás en este curso:

  • Introducción a la IA: definición, aplicaciones y relevancia.
  • Tipos de IA: débil y fuerte, general y especializada.
  • Conceptos clave: algoritmos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Herramientas y lenguajes de programación para IA: Python y R, bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow y Keras.
  • Resolución de problemas en Python mediante Machine Learning: aplicación práctica de técnicas de ML para resolver un problema sencillo.

Requisitos del curso

No se requieren conocimientos previos en inteligencia artificial. Sin embargo, es útil tener experiencia en programación y una comprensión básica de conceptos matemáticos.
 

Valoraciones de estudiantes:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.2
17 valoraciones

Contenido del curso:

    • 2m
    • ¿Qué es la IA, sus aplicaciones y su importancia?
      17m
    • Historia de la IA: Los hitos importantes y la evolución de la IA
      17m
    • Tipos de IA: Inteligencia Artificial débil y fuerte, IA general y especializada
      5m
    • Ética en IA: Consideraciones éticas en la IA e impacto social
      16m
    • Test Autoevaluación
    • Conceptos clave: Algoritmos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
      11m
    • Sistemas basados en reglas: ¿Qué son y cómo funcionan?
      14m
    • Sistemas de aprendizaje automático: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
      15m
    • Introducción a las redes neuronales: Fundamentos y estructura
      14m
    • Test Autoevaluación
    • Lenguajes de programación para IA: Python y R
      14m
    • Bibliotecas de IA en Python: Scikit-learn, TensorFlow, Keras
      11m
    • Google Colab: Trabajando con cuadernos en la nube
      11m
    • Resolución de un problema de clasificación en Python
      20m
    • Resolución de un problema de Deep Learning en Python
      12m
    • Test Autoevaluación
    • Conclusiones y próximos pasos
      1m
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  • Plataformas y herramientas

Dudas frecuentes

1

¿Cuándo comienza la formación?

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2

¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?

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También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.

3

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