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Temario del curso

Introducción a la ingeniería en IA

  • ¿Qué es la ingeniería en IA?
  • La evolución de la IA y su impacto en la ingeniería
  • Conceptos clave y terminología en IA

Tecnologías centrales de IA

  • Comprensión del aprendizaje automático (machine learning)
  • Aprendizaje profundo y redes neuronales
  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Resolución de problemas con IA

  • Identificación de problemas adecuados para soluciones basadas en IA
  • Recopilación y procesamiento previo de datos
  • Selección y entrenamiento de modelos

IA en el desarrollo de software

  • Herramientas de IA para desarrolladores
  • Integración de IA en sistemas existentes
  • Control de versiones y gestión de modelos

IA e ingeniería de datos

  • Tecnologías de grandes volúmenes de datos y su papel en la IA
  • Canales de datos y procesos ETL
  • Almacenamiento y gestión de datos para IA

Ética en la IA

  • Comprensión del sesgo y la equidad en los sistemas de IA
  • Privacidad y seguridad en la ingeniería en IA
  • Consideraciones éticas y mejores prácticas

Gestión de proyectos de IA

  • Metodologías ágiles para proyectos de IA
  • Roles y responsabilidades del equipo
  • Documentación e informes

Ingeniería en IA práctica

  • Configuración de su entorno de desarrollo para IA
  • Construcción y evaluación de modelos simples de IA
  • Proyectos colaborativos de ingeniería en IA

El futuro de la ingeniería en IA

  • Tendencias emergentes en IA
  • Aprendizaje continuo y desarrollo de habilidades
  • Oportunidades laborales en ingeniería en IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de programación
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con estadísticas básicas y álgebra lineal

Público objetivo

  • Ingenieros en IA
  • Desarrolladores de software
  • Analistas de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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