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Información del curso

Curso de Fundamentos de inteligencia artificial.

Explora Ramas de la IA: Descubre técnicas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
Aplicaciones Prácticas de la IA: Conoce la implementación de IA en automatización de tareas, chatbots y manejo de grandes volúmenes de datos.
Aprendizaje Automático: Familiarízate con algoritmos de clasificación y predicción para aplicar el aprendizaje automático en la resolución de problemas.
Consideraciones Éticas: Estudia los dilemas éticos de la IA, incluyendo la detección de sesgos y la privacidad de datos.
Metodología Online: Aprende a tu propio ritmo con cursos asincrónicos, videos de alta calidad, y materiales complementarios.
Evaluación y Certificación: Examen final con diploma digital y código QR al completar el curso.
Interacción con el Tutor: Acceso a consultas en vivo o grabadas a través del aula virtual.
Carga horaria: Aproximadamente 60 horas de estudio online, a tu propio ritmo.
Requisitos: No se requieren conocimientos previos en IA. Se necesita una computadora con acceso a Internet y un navegador actualizado.
Apoyo docente: Tutorías online en vivo y/o grabadas con docentes profesionales.
Diploma: Diploma con firma institucional al finalizar.

Este curso forma parte de nuestra oferta de Data Analytics, orientadas al desarrollo profesional en sectores estratégicos.

Unidad 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial

  • ¿Qué son los algoritmos? Parte 1
  • ¿Qué son los algoritmos? Parte 2
  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
  • Aprendizaje Automático y Redes Neuronales
  • Historia y evolución de la Inteligencia Artificial
  • Perspectiva Integral de la influencia de la IA en diversas profesiones y oficios

Unidad 2: Aprendizaje Automático y Redes Neuronales

  • Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado
  • Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
  • Modelos de Inteligencia Artificial
  • Inteligencia Artificial Generativa
  • Entendiendo el Machine Learning

Unidad 3: Herramientas de Inteligencia Artificial Aplicada

  • Selección de la Herramienta adecuada para un proyecto con IA
  • Dominando Prompts para dialogar con ChatGPT
  • Navegando con Copilot: Explorando la Inteligencia Artificial de Microsoft
  • Copilot en Apple
  • Descubriendo a Gemini: Un Viaje por la IA Generativa de Google
  • Crear modelos de Aprendizaje Automático con Teachable Machine

Unidad 4: Integración de la IA con otras tecnologías emergentes

  • Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas
  • Inteligencia Artificial y Big Data
  • Inteligencia Artificial y Blockchain

La metodología de aprendizaje está diseñada para maximizar la absorción de conocimientos y asegurar la flexibilidad para el alumno. Con un formato online asincrónico, permite a los estudiantes, independientemente de su nivel previo de conocimiento tecnológico, avanzar a su propio ritmo y sin restricciones de horarios.

Nuestros cursos se estructuran en unidades temáticas que incluyen:

  • Videos explicativos y prácticos de alta calidad.
  • Ejercicios procedimentales sobre software relevante.
  • Materiales complementarios que enriquecen la experiencia de aprendizaje.
  • Un marco conceptual sólido y un vocabulario específico que facilitan la comprensión y el desarrollo profesional.
  • Autoevaluaciones con retroalimentación detallada que guía al estudiante en su proceso de aprendizaje.

Con una metodología diseñada para allanar el camino hacia la adquisición de habilidades digitales clave, preparamos a los participantes no solo para satisfacer las demandas del mercado laboral contemporáneo, sino también para ser proactivos ante las exigencias futuras.

  • Comprender los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo los tipos de IA y su relación con diversas profesiones y oficios.
  • Explorar las distintas ramas y técnicas de la inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
  • Identificar y aplicar casos prácticos de IA, como la automatización de tareas, el uso de chatbots y la gestión de grandes volúmenes de datos.
  • Familiarizarse con el aprendizaje automático y sus beneficios, incluyendo la aplicación de algoritmos de clasificación y predicción.
  • Analizar las consideraciones éticas y responsabilidades relacionadas con el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, incluyendo la detección de sesgos y la privacidad de los datos.

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