Especialización en Inteligencia Artificial
Emisor: Escuela Musk
150 horas
·Íntegro
·Español
Programa certificado por ARP
Diploma ARP de validez internacional
Valoraciones de alumnos verificados
Precio a consultar
- Analizar y comprender los fundamentos de la inteligencia artificial.
- Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
- Desarrollar modelos predictivos utilizando Python.
- Implementar redes neuronales para resolver problemas complejos.
- Evaluar el rendimiento de modelos y ajustarlos según necesidades.
- Utilizar herramientas de programación para IA de manera eficaz.
- Adquirir habilidades en procesamiento de datos y análisis.
Requisitos:
- Es obligatorio contar con conocimientos previos de Python.
- Es recomendable tener conocimientos básicos en matemáticas y estadística.
150 horas en total
Este módulo abarca la evolución histórica de la inteligencia artificial desde sus primeras etapas hasta su renacimiento en el siglo XXI.
- Introducción a la historia de la IA: Repaso de los conceptos fundamentales de la IA.
- Primeros desarrollos en IA (1950s-1970s): Análisis de los inicios y primeros avances en inteligencia artificial.
- IA en los años 80 y 90: Expert Systems y Al Winter: Estudio de los sistemas expertos y su impacto en la IA.
- Renacimiento de la IA en el siglo XXI: Explicación del resurgimiento de la IA y sus aplicaciones modernas.
- Definición de Inteligencia Artificial: Definición y alcance de la IA.
- Tipos de IA: ANI, AGI, ASI: Diferenciación entre IA de tipo ANI, AGI y ASI.
- Componentes básicos de la IA: Machine Learning, Deep Learning: Análisis de los componentes esenciales de la IA.
Este módulo se enfoca en los modelos generativos, su funcionamiento, aplicaciones y la introducción a la arquitectura GPT.
- Definición y aplicaciones de los modelos generativos: Características y casos de uso.
- Diferencias entre modelos discriminativos y generativos: Comparación entre ambos tipos de modelos.
- Origen y evolución de los modelos GPT: Historia y desarrollo de GPT.
- Arquitectura de GPT: ¿Cómo funciona?: Descripción del funcionamiento interno de los modelos GPT.
- Innovaciones y mejoras en GPT-4: Principales avances en la versión GPT-4.
- Aplicaciones prácticas de GPT-4: Uso de GPT-4 en aplicaciones de la vida real.
Este módulo aborda las técnicas y buenas prácticas en la redacción y optimización de prompts para modelos generativos.
- ¿Qué es el Prompt Engineering?: Explicación de la redacción de prompts.
- Importancia del Prompt Engineering en modelos generativos: Video introductorio sobre el rol de los prompts en IA.
- Buenas prácticas en la redacción de prompts: Estrategias efectivas para mejorar la interacción con modelos generativos.
- Técnicas avanzadas de prompt engineering: ejemplos y casos de uso: Ejemplos prácticos de técnicas avanzadas.
- Estrategias para mejorar la eficacia de los prompts: Técnicas para optimizar los resultados.
- Ajuste y refinamiento de prompts para diferentes aplicaciones: Optimización avanzada de prompts.
Este módulo examina los servicios cognitivos y su implementación en plataformas como Azure.
- ¿Qué son los servicios cognitivos?: Definición y beneficios de los servicios cognitivos.
- Áreas principales de los servicios cognitivos (visión, lenguaje, habla, conocimiento, búsqueda): Principales áreas de enfoque en IA cognitiva.
- Introducción a Azure Cognitive Services: Visión general de los servicios cognitivos en Azure.
- Principales servicios cognitivos en Azure (Computer Vision, Text Analytics, Speech Services, Language Understanding): Descripción de los servicios más utilizados.
- Implementación de servicios cognitivos en Azure: Guía de configuración y despliegue en Azure.
Explora aplicaciones industriales y cotidianas de la inteligencia artificial.
- IA en la medicina: Aplicación de la IA en diagnósticos y tratamientos médicos.
- IA en la finanza y economía: Uso de la IA para el análisis financiero.
- IA en la manufactura: Implementación en procesos de producción.
- IA en la logística y transporte: Optimización de rutas y gestión de logística.
- IA en aplicaciones móviles y asistentes virtuales: Aplicaciones prácticas en dispositivos móviles.
- IA en redes sociales y publicidad: Uso de la IA en estrategias de marketing digital.
- IA en el entretenimiento: Implementación en plataformas de streaming y videojuegos.
Análisis de las tendencias futuras de la IA y su impacto social.
- Tendencias actuales en IA: Principales avances y áreas de investigación en IA.
- Ética y regulaciones en IA: Aspectos éticos y regulaciones vigentes.
- Desafíos y oportunidades futuras en IA: Retos y posibles aplicaciones de la IA.
- Impacto de la IA en el mercado laboral: Efectos de la automatización en el empleo.
- IA y privacidad: Consideraciones de privacidad en el uso de IA.
- IA y sostenibilidad: Contribuciones de la IA en temas de sostenibilidad ambiental.
- Sesiones en Vivo. Los estudiantes acceden a sesiones en vivo semanales para resolver dudas y recibir retroalimentación directa.
- Acceso a Material Complementario. Incluye guías y documentos descargables que profundizan en temas clave de IA.
- Canales de Comunicación Directos. Los estudiantes cuentan con acceso a comunicación mediante videollamada, mensajería en plataforma y Discord.
- Hackatones Grupales. Actividades de trabajo en grupo para desarrollar un proyecto en tiempo real.
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