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Curso de Inteligencia Artificial con Python (IA-101) en Madrid, Barcelona y Online - Formadores IT

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Curso de Inteligencia Artificial con Python (IA-101) en Madrid, Barcelona y Online - Formadores IT
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Tipo Cursos
Modalidad Online / A distancia, Semipresencial
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Curso de Inteligencia Artificial con Python (IA-101) en Madrid, Barcelona y Online - Formadores IT

Información general

DESCRIPCIÓN:

El curso de Inteligencia Artificial con Python (IA-101) en Madrid, Barcelona y Online es una completa capacitación profesional, que se especializa en brindar conocimientos y saberes acerca de los conceptos claves de la ciencia de datos, la toma de decisiones basadas en datos, y los tipos de datos.

Se refiere a un relevante método de aprendizaje, diseñado y ofrecido por el prestigioso e internacionalmente reconocido Centro Educativo Formados IT, el cual va dirigido a profesionales con conocimientos previos en Python, posee una duración total de 30 horas, y ofrece temarios personalizados.
Bonificable Certificado de profesionalidad

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

OBJETIVOS DEL CURSO:

- Proveer conocimientos acerca de las herramientas usadas en el Big Data, las etapas de un proyecto de ciencia de datos, los principios de la inteligencia artificial, y el Machine Learning en la nube.
- Transmitir una destacada formación académica, en la cual se profundiza sobre el manual de datos, las estructuras de control, la detección de objetos, y las redes neuronales, convolucionales, recurrentes.
- Estudiar sobre el procesamiento del lenguaje, las fases de un proyecto ML, la evaluación de errores, los algoritmos supervisados y no supervisados, y el análisis exploratorio de datos.

TITULACIÓN

Certificación Inteligencia Artificial con Python (IA-101)

Requisitos

Es recomendable tener conocimientos previos de Python.

TEMARIO

TEMARIO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON PYTHON (IA-101)
TEMA 1. INTRODUCCIÓN A BIG DATA

- Tendencias
- Economía del Dato
- ¿Qué es Big Data?
- Ecosistema Big Data y características
- Tipos de Datos
- Big Data en la nube (IaaS, PaaS, SaaS)
- Top Players en la nube
- Herramientas usadas en Big Data
TEMA 2. INTRODUCCIÓN A CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la Ciencia de Datos?
- Conceptos clave en Ciencia de Datos
- Roles y casos de uso
- Etapas de un proyecto de Ciencia de Datos
- Ciencia de Datos + Big Data + Inteligencia Artificial
- Top Players en Ciencia de Datos
TEMA 3. INTRODUCCIÓN A INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Inteligencia Artificial
- AI Fuerte vs Débil
- Machine Learning
- Supervisado
- No Supervisado
- Por Refuerzo
- Por Transferencia
- Machine vs Deep Learning
- Machine Learning en la nube (MLaaS)
TEMA 4. PYTHON (REFRESCO)
- Manual de estilo PEP-8
- Estructuras de Datos
- Funciones
- Estructuras de Control
- Acceso a Datos
- Librerías más comunes
TEMA 5. PREPARACIÓN DE DATOS
- Análisis exploratorio de datos (EDA)
- Pre-procesamiento de datos
TEMA 6. MACHINE LEARNING SCIKIT LEARN
- Inteligencia Artificial
- AI Fuerte vs Débil
- Machine Learning. Definición, supervisado, semi-supervisado, por refuerzo, por transferencia
- Machine vs Deep Learning
- Etapas de un proyecto ML
- Algoritmos. Supervisado (regresión, clasificación) y No Supervisado (reducción, agrupación)
- Selección de características
- Bias, Varianza
- Sobre-ajuste, Sub-ajuste
- Evaluando errores
- Conjunto de Datos Desbalanceados
- Métodos de Ensamblaje
- Métricas
TEMA 7. DEEP LEARNING
- Redes Neuronales, Convolucionales, Recurrentes
- Lab: Google Colab (CPU, GPU, TPU)
TEMA 8. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE
- Lab: NLTK
- Lab: spaCy
TEMA 9. COMPUTER VISION
- Lab: Detección de Objetos
- Lab: Reconocimiento Facial

SALIDAS PROFESIONALES

  • - Especialista en Inteligencia Artificial

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