Formación Fundamentos del mundo de la Inteligencia Artificial
Descubre cómo emplear la inteligencia artificial como recurso de apoyo y obtener resultados más precisos en el ámbito de la programación.
Esta formación forma parte de nuestros cursos de Inteligencia Artificial
12h
Para conclusión
2
Cursos
Desbravando el mundo de la Inteligencia Artificial
Aquí aprenderás los conceptos esenciales para explorar la estructura y los enfoques de sistemas inteligentes, desde agentes autónomos hasta la creación de modelos basados en Machine Learning.
En esta formación, iniciarás con las bases de la inteligencia artificial, comprendiendo cómo los agentes inteligentes interactúan con el entorno para resolver problemas y tomar decisiones. Avanzarás hacia conceptos más amplios de razonamiento lógico, representaciones de conocimiento y cómo estas ideas sustentan sistemas basados en reglas e inferencias. A continuación, se investigará la construcción de modelos conceptuales, preparando el terreno para abordar machine learning y sus aplicaciones. Entenderás la importancia de los datos, patrones y métodos de aprendizaje en la creación de sistemas que evolucionan y se adaptan con el tiempo.
Esta formación es ideal para quienes desean construir una base sólida en IA, desarrollando una buena comprensión sistémica del área antes de sumergirse en prácticas más avanzadas, como machine learning y reinforcement learning. ¡Todo esto construyendo un pensamiento crítico sobre las limitaciones y potencialidades de los métodos de IA!
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
Formación completa para el mercado
Tu en el mercado
De cero al trabajo soñado en su área de interés
¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!
De quién aprenderás
Leonardo Jose Castillo Lacruz
Ingeniero Mecánico. Desarrollador de software y apasionado por la programación con más de 24 años de experiencia. Amplio conocedor de C++, PHP, Javascript, Dart y tecnologías de base de datos como PostgreSQL, MySQL, SQL Server. Desde 2020 incorporado a Alura con la intención de compartir sus conocimientos y mejorar la formación del personal de TI de Latam
Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
Paso a paso
1 Primeros pasos en IA: origen, evolución y concepción de agentes inteligentes
En este primer paso de la formación, explorarás los fundamentos de la Inteligencia Artificial, desde su origen hasta aplicaciones prácticas en diferentes contextos. Aprende cómo operan los agentes inteligentes, modelando problemas y sistemas, y aplicando algoritmos de búsqueda a escenarios reales y dinámicos.
Además, profundizarás tus conocimientos en razonamiento lógico, representación de conocimiento utilizando lógica formal y el funcionamiento de sistemas basados en reglas y lógica. También abordaremos el análisis de incertidumbres y el uso de razonamiento probabilístico en entornos dinámicos, ¡ampliando tu capacidad de planificar soluciones de IA aplicables a desafíos variados!2 Machine Learning: del aprendizaje supervisado al aprendizaje por refuerzo
En este segundo paso de la formación, investigarás los principales algoritmos y enfoques de machine learning, explorando desde los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado hasta el aprendizaje por refuerzo. Entiende cómo preparar y manipular datos, entrenar modelos de clasificación y regresión, y evaluar su desempeño utilizando métricas adecuadas.
Además, comprenderás la aplicación de técnicas como validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y ensemble methods en la mejora del rendimiento de los modelos. Exploraremos los fundamentos principales de la visión computacional y del procesamiento de lenguaje natural. ¡También abordaremos los desafíos del machine learning, como el overfitting y underfitting, ampliando tu capacidad de desarrollar soluciones inteligentes para diferentes contextos!
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