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Temario del curso

Introducción a la Ingeniería de IA

  • ¿Qué es la ingeniería de 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
  • Aprendizaje profundo y redes neuronales
  • Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Resolución de problemas con IA

  • Identificación de problemas adecuados para soluciones de IA
  • Recolección y preprocesamiento de datos
  • Selección y entrenamiento del modelo

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 big data y su papel en la IA
  • Pipelines de datos y procesos ETL
  • Almacenamiento y gestión de datos para IA

IA ética

  • Comprensión del sesgo y la equidad en los sistemas de IA
  • Privacidad y seguridad en la ingeniería de 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 práctica de IA

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

El futuro de la ingeniería de IA

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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