Alta Calidad
Educativa
Bonificable
para empresas
Plataforma
Interactiva
Flexibilidad
Horaria
Al inicio del curso se definieron tres conceptos clave:
- Inteligencia artificial: ciencia que crea agentes computacionales capaces de maximizar el rendimiento mediante estímulos de entrada y conocimiento almacenado.
- Aprendizaje automático: rama de la IA que mejora automáticamente el rendimiento de programas computacionales mediante experiencia.
- Minería de datos: ciencia que aplica técnicas de AA para descubrir patrones útiles en grandes cantidades de datos.
Además, se abordaron los elementos y tipos de aprendizaje, el sobreajuste o bias, y la diferencia entre descubrimiento de conocimiento (KDD) y minería de datos.
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Definir los conceptos de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Minería de Datos.
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Conocer el interés y las aplicaciones que tiene la Inteligencia Artificial.
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Analizar el Aprendizaje Automático, su concepto, elementos, aprendizaje supervisado y no supervisado y las etapas en el aprendizaje de un concepto.
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Identificar cómo se descubre un conocimiento.
Trabajadores, Directivos y Gerentes que desean potenciar sus habilidades con el fin de mejorar sus perspectivas profesionales, mediante una contribución más efectiva a sus organizaciones.
Emprendedores que deseen contar con una base formativa y unos conocimientos que contribuyan al éxito de sus proyectos empresariales.
Toda aquella persona interesada en actualizar y ampliar sus conocimientos de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Minería de Datos.
1. DEFINICIÓN DE CONCEPTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MINERÍA DE DATOS
2. INTERÉS Y APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
3.1. ELEMENTOS QUE INTERVIENEN EN EL APRENDIZAJE
3.2. APRENDER UN CONCEPTO, EN QUÉ CONSISTE
3.3. EL APRENDIZAJE VISTO COMO UNA BÚSQUEDA
3.4. APRENDIZAJE SUPERVISADO (CLASE CONOCIDA)
3.5. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO (CLASE DESCONOCIDA)
3.6. ETAPAS EN EL APRENDIZAJE DE UN CONCEPTO
4. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO