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Inteligencia Artificial con Machine Learning

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Contenido de Inteligencia Artificial Oveja Lentes

Plan de estudios

Introducción
● Bienvenida e Introducción al Workshop
○ Presentación del facilitador y objetivos del taller.
○ Introducción al mundo de los Data Centers.
Sesión 1: Fundamentos de Machine Learning y AI
● ¿Qué es Machine learning?
○ Definición de Machine Learning.
○ Importancia y aplicaciones en el mundo real.
○ Diferencias entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
Sesión 2: Tipos de Machine Learning
● Aprendizaje Supervisado
○ Concepto y definiciones.
○ Ejemplos prácticos: Clasificación de imágenes.
○ Flujo de trabajo: desde datos etiquetados hasta predicciones.
● Aprendizaje No Supervisado
○ Concepto y definiciones.
○ Ejemplos prácticos: Descubrimiento de patrones en datos sin etiquetar.
○ Flujo de trabajo: análisis de datos crudos y descubrimiento de relaciones.
● Aprendizaje por Refuerzo
○ Concepto y definiciones.
○ Ejemplos prácticos: Entrenamiento de agentes a través de recompensas y penalizaciones.
○ Flujo de trabajo: interacción continua con el entorno y ajuste de comportamientos.
Sesión 3: Diferencias y Aplicaciones
● Comparación entre los diferentes tipos de Machine Learning
○ Aprendizaje Supervisado vs No Supervisado vs por Refuerzo.
○ Casos de uso y ejemplos prácticos en la industria.
○ Discusión sobre cuándo utilizar cada enfoque.
Sesión 4: Prácticas y Ejercicios
● Implementación práctica de un modelo supervisado
○ Desarrollo paso a paso de un modelo de clasificación.
○ Evaluación y mejora del modelo.
● Ejercicio de agrupamiento con aprendizaje no supervisado
○ Análisis de un conjunto de datos no etiquetados.
○ Identificación de patrones y agrupamientos.
● Simulación de aprendizaje por refuerzo
○ Creación de un agente simple.
○ Ejemplos de recompensas y penalizaciones en un entorno controlado.
Sesión 5: Conclusiones y Preguntas
● Resumen del workshop
○ Repaso de los conceptos clave.
○ Aplicaciones prácticas y futuros desarrollos en AI.
● Sesión de preguntas y respuestas
○ Espacio para resolver dudas y discutir temas adicionales.
● Despedida y agradecimientos
Materiales adicionales
● Recursos recomendados
○ Lecturas, videos y cursos en línea.
○ Herramientas y bibliotecas de software para AI y Machine Learning.

Instructor del curso

Luis Fernando Chacón

DEVNET | Network automation | API programming | Information Security

Clases en tiempo real

Para nuestras conferencias en vivo utilizamos las siguientes herramientas, las cuales te permitirán interactuar de manera directa con tu mentor y demás compañeros de clase.

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¿De qué trata esta carrera?

Inteligencia Artificial (IA) La IA es una rama de la informática dedicada a crear sistemas capaces de realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas y el reconocimiento de patrones.

Machine Learning (ML) El Machine Learning es un subcampo de la IA que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender de y hacer predicciones basadas en datos. Es decir, en lugar de seguir instrucciones preprogramadas, las máquinas usan patrones y asociaciones para mejorar su rendimiento en tareas específicas.

¿Qué aprenderás?

La combinación de IA y ML está transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y cómo las industrias operan. El aprendizaje automático, como parte de la inteligencia artificial, permite a las máquinas mejorar y adaptarse, ofreciendo soluciones innovadoras a problemas complejos. La evolución continua en este campo promete aún más avances y aplicaciones que beneficiarán a múltiples sectores de la sociedad.

¿Hacia quién va dirigido?

Quienes deben tomar la capacitación

Profesionales de la Tecnología
Ingenieros de redes
Investigadores y Académicos

Calendario del curso

Duración:

Desde el 28 de Enero de 2025

hasta el 5 de Febrero de 2025

Duración en semanas: 2

Duración en horas: 8

Modalidad:

100% online con
instructores en vivo

Certificado digital emitido por CloudLamb E-learning:

Sí

Cierre de las inscripciones:

28 de Enero de 2025

Horario semanal:

Martes - Miércoles

Día	Hora	País
Martes - Miércoles	De 20:00 hrs a 22:00 hrs

Formas de pago

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