Alta Calidad
Educativa
Bonificable
para empresas
Plataforma
Interactiva
Flexibilidad
Horaria
- Comprender la definición y conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial.
- Explorar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial y su impacto en diversas industrias.
- Analizar casos de uso históricos y contemporáneos que destacan la importancia de la IA.
- Identificar y explorar las diferentes ramas y enfoques de la Inteligencia Artificial.
- Comprender los algoritmos fundamentales utilizados en la implementación de soluciones de IA.
- Analizar estudios de caso para entender cómo se aplican algoritmos específicos en situaciones del mundo real.
- Desarrollar una comprensión profunda de Machine Learning y Deep Learning.
- Explorar algoritmos y técnicas utilizadas en Machine Learning y Deep Learning.
- Analizar aplicaciones prácticas de Machine Learning y Deep Learning en diversas disciplinas.
- Comprender el papel transformador del Big Data en la evolución de la Inteligencia Artificial.
- Analizar cómo el tratamiento de grandes volúmenes de datos influye en los modelos y resultados de la IA.
- Explorar casos de estudio que demuestran el impacto de Big Data en proyectos de Inteligencia Artificial.
Profesionales de la Tecnología. Ingenieros de software, desarrolladores de sistemas y profesionales de TI que deseen entender las bases y aplicaciones avanzadas de la Inteligencia Artificial.
Estudiantes de Ciencias de la Computación e Ingeniería. Personas que están cursando estudios universitarios en ciencias de la computación, ingeniería eléctrica o campos relacionados y desean especializarse en IA.
Analistas de Datos. Individuos que trabajan en análisis de datos y desean incorporar habilidades avanzadas en Inteligencia Artificial y Machine Learning (Aprendizaje Automático).
Gerentes de Proyectos Tecnológicos. Profesionales de gestión de proyectos tecnológicos interesados en comprender cómo la Inteligencia Artificial puede transformar y mejorar sus iniciativas.
1.DEFINICION.HISTORIA
1.1. DEFINICION. HISTORIA.
2.RAMAS DE LA IA. ALGORITMOS
2.1. RAMAS DE LA IA. ALGORITMOS.
3.MACHINE/DEEP LEARNING
3.1. MACHINE / DEEP LEARNING.
4.BIG DATA: EL CAMBIO EN LA IA
4.1. BIG DATA, EL CAMBIO EN LA IA.