Temario del curso
Introducción a los modelos avanzados de aprendizaje automático
- Visión general de modelos complejos: Bosques aleatorios, Boosting gradiente, Redes neuronales
- Cuándo usar modelos avanzados: Mejores prácticas y casos de uso
- Introducción a técnicas de aprendizaje por conjuntos (ensemble learning)
Sintonización de hiperparámetros y optimización
- Técnicas de búsqueda en cuadrícula y búsqueda aleatoria
- Automatización de la sintonización de hiperparámetros con Google Colab
- Uso de técnicas avanzadas de optimización (Bayesianas, Algoritmos genéticos)
Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Construcción y entrenamiento de redes neuronales profundas
- Aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados
- Optimización de modelos de aprendizaje profundo para el rendimiento
Despliegue de modelos
- Introducción a estrategias de despliegue de modelos
- Despliegue de modelos en entornos de nube utilizando Google Colab
- Inferencia en tiempo real y procesamiento por lotes
Trabajando con Google Colab para aprendizaje automático a gran escala
- Colaboración en proyectos de aprendizaje automático en Colab
- Uso de Colab para entrenamiento distribuido y aceleración con GPU/TPU
- Integración con servicios en la nube para un entrenamiento escalable de modelos
Interpretabilidad y explicabilidad de modelos
- Exploración de técnicas de interpretabilidad de modelos (LIME, SHAP)
- IA explicable para modelos de aprendizaje profundo
- Manejo del sesgo y la equidad en modelos de aprendizaje automático
Aplicaciones reales y estudios de caso
- Aplicación de modelos avanzados en salud, finanzas y comercio electrónico
- Estudios de caso: Despliegues exitosos de modelos
- Desafíos y tendencias futuras en el aprendizaje automático avanzado
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de los algoritmos y conceptos del aprendizaje automático
- Competencia en programación con Python
- Experiencia con Jupyter Notebooks o Google Colab
Público objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes en aprendizaje automático
- Ingenieros de IA
Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
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