Curso en línea gratuitoInteligencia Artificial
Duración del curso en línea: 11 horas y 37 minutos
Nuevo curso
Aprende Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos con este curso gratuito que abarca desde herramientas básicas hasta Machine Learning y Redes Neuronales aplicadas.
Descripción del curso
El curso de "Inteligencia Artificial" se presenta como una oportunidad integral y completa para adentrarse en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA). Con una duración total de 12 horas, este curso está especialmente diseñado dentro de la categoría de Informática (TI), concretamente en la subcategoría de Inteligencia artificial y Ciencia de los datos.
A través de una serie de clases bien estructuradas, los estudiantes podrán adquirir una base sólida en diversas áreas clave de la IA, iniciando desde conceptos introductorios hasta aplicaciones avanzadas que son de relevancia en el ámbito profesional actual.
El primer módulo del curso, "Introducción y herramientas", establece un marco esencial que permite a los participantes familiarizarse con las herramientas y el entorno necesarios para explorar la inteligencia artificial. Se enfoca en crear una comprensión clara de los principios básicos y preparar el terreno para temas más avanzados.
En la siguiente fase, correspondiente a "Manejo de datos", se pone un énfasis particular en la importancia de los datos en la IA. El manejo eficaz de datos es crucial para cualquier tipo de análisis o aplicación de modelos, lo cual es abordado de manera detallada para asegurar que los estudiantes desarrollen habilidades prácticas y de manejo de datos robustas.
La sección dedicada a "Pandas!" introduce una de las librerías más potentes y versátiles de Python para la manipulación y análisis de datos. Esta clase asegura que los alumnos tengan un dominio práctico en el uso de Pandas, una habilidad esencial para cualquier especialista en datos.
El viaje continúa con diversas clases centradas en "Machine Learning", donde los estudiantes aprenden las técnicas fundamentales y avanzadas de aprendizaje automático. Estas secciones están diseñadas para ofrecer una comprensión profunda y práctica del machine learning, abordando desde algoritmos básicos hasta métodos más complejos.
Las "Redes Neuronales" y sus variantes como la regresión con redes neuronales y el "Reconocimiento de Imágenes", constituyen otra parte crucial del curso. Estas clases están enfocadas en principios avanzados y aplicaciones prácticas de redes neuronales, un pilar esencial de la IA moderna.
Además, se abordan aplicaciones específicas como el uso de "Redes neuronales en aplicaciones web". Esta clase destaca cómo estas tecnologías pueden integrarse en entornos web, un campo de gran relevancia y en constante expansión.
Finalmente, el curso explora técnicas avanzadas con módulos dedicados a "Random Forest y más modelos". En esta etapa, los alumnos podrán entender y aplicar diferentes modelos que complementan el aprendizaje y fortalecen el conjunto de habilidades adquiridas a lo largo del curso.
En resumen, este curso de "Inteligencia Artificial" no solo proporciona una introducción comprensiva, sino que también profundiza en técnicas avanzadas y aplicaciones prácticas, ofreciendo a los participantes una experiencia educativa robusta y aplicable a contextos reales en la industria de la tecnología. A lo largo del curso, los estudiantes tendrán la oportunidad de participar en diversas evaluaciones para consolidar su aprendizaje y asegurar una comprensión completa de los temas tratados.
Conteúdo do Curso
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 01: Introducción y herramientas
0h54m
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Ejercicio: ¿Cuál es el término más apropiado para referirse a las capacidades de un sistema que puede aprender a partir de datos anteriores y hacer predicciones basado en esta información?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 02: Manejo de datos
1h31m
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Ejercicio: ¿Cuál es una de las principales ventajas de utilizar un DataFrame en la librería Pandas en comparación con estructuras de datos puras de Python, como listas y diccionarios?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 03: Pandas!
1h16m
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Ejercicio: ¿Qué operaciones básicas permite realizar Pandas para la manipulación y análisis de datos en Python?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 04: Machine Learning
1h24m
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Ejercicio: ¿Qué método se utiliza para entrenar un modelo de machine learning y hacer que aprenda a partir de los datos de input y output proporcionados?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 05: Machine Learning 2
1h13m
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Ejercicio: ¿Cuál de los siguientes algoritmos de kernel en una máquina de soporte vectorial (SVM) NO es comúnmente utilizado?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 06: Machine Learning 3
0h44m
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Ejercicio: ¿Cuál es la mejor métrica de rendimiento para evaluar un algoritmo de machine learning que se utiliza en problemas de regresión?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 07: Redes Neuronales
1h09m
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Ejercicio: ¿Cuál es la principal diferencia entre una red neuronal tradicional y una red neuronal profunda (deep neural network)?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 09: Redes Neuronales Regresion
0h57m
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Ejercicio: ¿Qué representa el valor obtenido durante la evaluación del modelo en un proceso de regresión usando redes neuronales?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 10: Reconocimiento de Imágenes con redes neuronales
0h54m
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Ejercicio: ¿Cuál es la diferencia principal entre las redes neuronales convencionales y las redes neuronales completamente conectadas?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 12: Redes neuronales en aplicaciones web
0h53m
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Ejercicio: ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la aplicación de redes neuronales en aplicaciones web es correcta?
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Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 13: Random Forest y más modelos
0h36m
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Ejercicio: ¿Cuál es el ciclo básico para trabajar con modelos de aprendizaje automático?
Este curso gratuito incluye:
11 horas y 37 minutos de curso de vídeo online
Ejercicios para entrenar tus conocimientos
Certificado digital de finalización del curso.
100% gratis, desde el contenido hasta el certificado
A este curso online solo se puede acceder a través de la App Cursa. Descárgatela utilizando el código QR o los enlaces que aparecen a continuación:
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