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Temario del curso
Redes Neuronales Avanzadas
- Arquitecturas de aprendizaje profundo
- Redes neuronales convolucionales y recurrentes
- Modelos generativos y aprendizaje no supervisado
Aprendizaje automático a gran escala
- Análisis de grandes datos
- Computación distribuida para ML
- Técnicas avanzadas de optimización
Aprendizaje por refuerzo y toma de decisiones
- Procesos de decisión de Markov
- Métodos de gradiente de política
- Sistemas multiagente y teoría de juegos
Procesamiento y comprensión del lenguaje natural
- Técnicas avanzadas de PLN
- Análisis de sentimiento y clasificación de texto
- Modelos de lenguaje y transformers
Visión por computadora y percepción
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
- Análisis de video y reconocimiento de acciones
- Reconstrucción 3D y realidad aumentada
Ética de la IA y sociedad
- Sesgo e imparcialidad en sistemas de IA
- Gobernanza y políticas de IA
- Impactos sociales futuros de la IA
Proyecto de laboratorio
- Implementación de modelos avanzados de ML
- Análisis de grandes conjuntos de datos
- Colaboración en un proyecto de investigación grupal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Un sólido entendimiento de los conceptos básicos de IA y ML.
- Dominio de Python y familiaridad con herramientas de ciencia de datos.
- Completar un curso introductorio de IA o experiencia equivalente.
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Profesionales de IA
21 Horas
Reseñas (1)
Formación paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento con eso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Traducción Automática
