Inteligencia Artificial Generativa
Emisor: MENTORTIC
220 horas
·Integral
·Español
Programa certificado por ARP
Diploma ARP de validez internacional
Valoraciones de alumnos verificados
Precio a consultar
- Aplicará Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en diversos sectores empresariales.
- Desarrollará habilidades en programación con Python.
- Comprenderá estadística y probabilidad aplicada a IA.
- Implementará algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.
- Utilizará herramientas como ChatGPT, Midjourney y DALL-E2.
- Creará modelos de IA para análisis y generación de contenido.
- Evaluará y validará modelos de Machine Learning.
- Aplicará técnicas avanzadas de procesamiento de datos.
- Desarrollará estrategias de adopción de IA en empresas.
- Usará frameworks como TensorFlow y Keras para Deep Learning.
Requisitos:
- No se requieren requisitos previos.
220 horas en total
Descargar programaObjetivo: Capacitar a los estudiantes en el conocimiento y aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en diversos sectores empresariales, proporcionando una comprensión profunda de las herramientas y estrategias necesarias para implementar IAG de manera profesional y ética.
Perfil del Aspirante:
- Conocimientos en uso de tecnología: manejo de computador, internet, Office o Google Drive, y descarga e instalación de programas en el PC.
- Interés en la aplicación de tecnologías avanzadas en el entorno empresarial.
- Deseo de aprender sobre herramientas y casos de uso de IAG en distintos sectores.
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y su importancia en diversos sectores empresariales?.
- Tipos de IA Generativa: explicación de los diferentes enfoques y aplicaciones.
- Ejemplos de casos de uso de IAG en empresas líderes, ética y responsabilidad en el uso de la IAG.
- Synthesia, HeyGen.
- Introducción a las principales herramientas de IAG disponibles en el mercado.
- Demostraciones prácticas de herramientas de IAG: uso de plataformas y software, y exploración de casos de estudio exitosos de implementación de IAG en empresas.
- Aplicaciones de IAG en diferentes sectores empresariales: marketing, diseño y música, entre otros.
- Aplicaciones utilizadas: ChatGPT, Gemini, Copilot, AI Writing Assistant, Free Title Generator, Midjourney, Deep Dream Generator, DALL-E2, DeepAI y SORA.
- Planificación estratégica para la adopción de IAG en la empresa.
- Identificación de oportunidades de aplicación de IAG en procesos empresariales.
- Consideraciones clave para la selección de la herramienta de IAG adecuada.
- Desarrollo de una estrategia de implementación y gestión de proyectos de IAG.
- Proyecto final.
Objetivo: Proporcionar a los estudiantes una formación integral en programación con Python, estadística y probabilidad, y su aplicación en inteligencia artificial (IA). El curso cubre desde los fundamentos de Python hasta técnicas avanzadas de análisis de datos y visualización, preparando a los estudiantes para utilizar Python en contextos de ciberseguridad e inteligencia artificial.
Perfil del Aspirante:
- Haber aprobado el Nivel 1: IA Generativa para Todos.
- Conocimientos básicos de informática y matemáticas.
- Deseo de comprender conceptos avanzados de estadística y su uso en IA.
- Introducción a Python y su uso en ciberseguridad.
- Fundamentos de programación en Python.
- Herramientas y librerías de Python para ciberseguridad.
- Fundamentos de scripting y automatización.
- Estadística inferencial.
- Pruebas de hipótesis.
- Regresión lineal y logística.
- Análisis de varianza (ANOVA).
- Ejercicios prácticos con datos reales.
- Presentación de resultados y conclusiones.
- Introducción al análisis exploratorio de datos (EDA) con Python.
- Importación y limpieza de datos.
- Análisis exploratorio de datos avanzado.
- Transformación de datos complejos.
- Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
- Visualizaciones interactivas con Plotly y Dash.
Objetivo: Proveer a los estudiantes una comprensión sólida y práctica del Machine Learning, desde sus aplicaciones en diversas industrias hasta la implementación y evaluación de modelos utilizando Python y sus bibliotecas más importantes.
Perfil del Aspirante:
- Haber aprobado el Nivel 2: Python para IA, Estadística y Probabilidad.
- Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python.
- Familiaridad con conceptos básicos de estadística y análisis de datos.
- Interés en aprender sobre Machine Learning y su aplicación práctica.
- Introducción a machine learning y sus aplicaciones en diversas industrias.
- Diferentes enfoques de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Componentes clave de un proyecto de machine learning.
- EDA e importancia de la evaluación y validación.
- Métricas de evaluación para problemas de regresión: MAE, MSE y RMSE.
- Métricas de evaluación para problemas de clasificación: accuracy, precision, recall y F1-score.
- Validación cruzada y técnica de Bootstrap.
- Introducción a redes neuronales y arquitecturas profundas.
- Uso de frameworks como Keras y TensorFlow para Deep Learning.
- Aplicaciones prácticas en reconocimiento de imágenes y procesamiento de texto.
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Diploma ARP. Al concluir este curso, tendrás la oportunidad de recibir un certificado de finalización emitido por ARP Certificate. Este diploma goza de amplio reconocimiento internacional y ofrece diversas funcionalidades diseñadas para maximizar su utilidad profesional y académica.
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Sesiones en vivo. Clases en tiempo real con instructores especializados.
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Acceso a comunidad. Integración a la comunidad de egresados y mentores en Discord.
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Mentoría técnica. Acompañamiento de expertos durante la formación.
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Material adicional. Documentos, guías y recursos técnicos para profundización.
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Preparación para certificación. 20 horas de formación específica para la certificación Generative AI Certified Associate (GAIC).
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