Fundamentos Inteligencia Artificial

Información general

El mundo de la Inteligencia Artificial (IA) ya no es ciencia ficción. La IA está penetrando rápidamente en todas las industrias e impactando cada aspecto de nuestra vida diaria. Ya sea que seas un profesional de la industria, un ejecutivo, un emprendedor o un estudiante, desarrollar una comprensión fundamental de la IA y su impacto en tu organización y nuestra sociedad.

Este programa está destinado a aquellos con poca o ninguna experiencia en Inteligencia Artificial donde se profundizará en temáticas como el aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo (deep learning), las redes neuronales (neural networks) y el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing) y sus beneficios para la organización.

Objetivos

  • Aprenderás acerca de los fundamentos,
    implicancias y beneficios para las empresas de
    la utilización de soluciones basadas en IA.
  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia
    Artificial y el Aprendizaje Automático.
  • Describir los métodos de aprendizaje
    automático: supervisado y no supervisado
  • Utilizar el Análisis de Datos para la toma de
    decisiones.
  • Conocer los 4 pasos de la técnica de desarrollo
    de negocios con IA.
  •  Comprender los límites de los algoritmos.
  •  Entender y comprender modelos básicos de
    programación.
  • Preparar la certificación en Fundamentos de
    Inteligencia Artificial.

 

Dirigido a

  • Cualquier persona que esté interesada en aprender sobre Inteligencia Artificial

Requisitos

  • Para realizar este curso no se deben tener requisitos específicos previos, más que el interés por perfeccionarse en una disciplina de alta complejidad y profesionalismo.

Temario

  • Introducción y fundamentos de Inteligencia Artificial
    • Principios e historia de la IA
    • Inteligencia artificial y humana
    •  Transformación digital y la IA
    •  Conceptos claves
    •  Impacto organizacional y alcances
  • Introducción a machine learning
    • ¿Qué es el machine learning?
    • Definiciones y concetos relevantes.
    • Aplicaciones de machine learning
    • ¿Qué es un algoritmo?
    •  Aprendizaje automático supervisado
    • Aprendizaje automático no supervisado
    •  Aprendizaje por refuerzo
    •  Ejemplos y prácticas
  • Introducción a Deep Learning
    • ¿Qué es el Deep learning?
    •  Definiciones y concetos relevantes.
    •  Aplicaciones de Deep learning
    •  Herramientas de aprendizaje profundo:
      – Árbol de decisiones
      – Técnicas de clustering
    •  Ejemplo y prácticas
  • Cómo definir un producto o servicio basado en inteligencia artificial.
    • Etapas del proceso de IA:
      – Inteligencia
      – Proceso empresarial
      – Tecnología de la IA
      – Proceso de cambio
    •  Introducción al procesamiento de lenguaje
      natural NPL
    •  Conceptos claves
    •  Estrategia de datos
    •  Modelo FAANGs
  • Inteligencia Artificial Generativa (Chat GPT)
    •  ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
    •  Usos de la IA generativa:
      – ¿Qué es un promt?
      – Introducción CHATGPT – Usos
      – Modelo Bard
      – Practica con OpenAI.

Información del curso

  • Duración: 16 hrs.
  • Modalidad: B-Learning

Próximas fechas

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CLP $350.000

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