Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Impartido por:
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:
Contenido del curso:
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- 2m
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¿Qué es la IA, sus aplicaciones y su importancia?17m
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Historia de la IA: Los hitos importantes y la evolución de la IA17m
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Tipos de IA: Inteligencia Artificial débil y fuerte, IA general y especializada5m
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Ética en IA: Consideraciones éticas en la IA e impacto social16m
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Test Autoevaluación
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Conceptos clave: Algoritmos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo11m
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Sistemas basados en reglas: ¿Qué son y cómo funcionan?14m
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Sistemas de aprendizaje automático: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo15m
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Introducción a las redes neuronales: Fundamentos y estructura14m
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Test Autoevaluación
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Lenguajes de programación para IA: Python y R14m
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Bibliotecas de IA en Python: Scikit-learn, TensorFlow, Keras11m
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Google Colab: Trabajando con cuadernos en la nube11m
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Resolución de un problema de clasificación en Python20m
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Resolución de un problema de Deep Learning en Python12m
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Test Autoevaluación
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Conclusiones y próximos pasos1m
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Dudas frecuentes
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¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?
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