Curso de Inteligencia Artificial: Deep Learning

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Analisis de educaedu

Nadia Bacco

Nadia Bacco

Curso de Inteligencia Artificial: Deep Learning

  • Modalidad de impartición
    El programa se dicta de manera presencial.
  • Número de horas
    La formación tiene una duración de 36 horas.
  • Titulación oficial
    Se entregará certificación.
  • Valoración del programa
    El programa explora la importancia de la inteligencia artificial, así como de las redes neuronales, para mejorar el proceso de aprendizaje a nivel maquinaria e industria. Los temas que se abarcan son, por mencionar algunos, optimización de redes neuronales, aplicaciones de deep learning y feed forward de redes.
  • Dirigido a
    El curso se dirige a personas relacionadas con la industria, las nuevas tecnologías o la programación.
  • Empleabilidad
    Quienes egresan, cuentan con herramientas para emplearse en áreas, industrias, empresas y organizaciones de este tipo o que requieran de nuevas tecnologías en aprendizaje.

Comentarios sobre Curso de Inteligencia Artificial: Deep Learning - Presencial - Colombia - Exterior

  • Contenido
    Curso de Inteligencia Artificial: Deep Learning.

    Ficha Técnica
    .

    • Duración: 36 horas para Educación Continua y 48 horas para maestrías y doctorado Fac. Ingeniería
    • Horario: Lunes a jueves de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.

    Forma de pago: Efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).

    La cuarta revolución industrial se apalanca en la inteligencia artificial para generar cambios radicales tanto en las organizaciones como en la sociedad en general. El afianzamiento de las técnicas de aprendizaje de máquina y el desarrollo de infraestructura computacional con alta capacidad permiten la extracción de conocimiento útil a partir de grades volúmenes de información que se generan hoy en día. En este curso se estudian a profundidad y se proyectan a contextos de aplicación real las tecnologías de Deep Learning, que incluye técnicas basadas en redes neuronales que han logrado los resultados más avanzados en aprendizaje de máquina en temas como la comprensión del lenguaje natural, la visión artificial, el análisis de datos en redes sociales, el control de vehículos autónomos, entre otros.

    Objetivo General.

    El objetivo general de este curso es estudiar, apropiar y proyectar a contextos de aplicación real las tecnologías de Deep Learning.

    Objetivos Específicos.

    • Comprender cómo las técnicas de inteligencia artificial pueden ser utilizadas para dar valor mediante la solución de problemas complejos de las organizaciones y de la sociedad en general.
    • Apropiar, tanto en forma teórica como aplicada, las principales técnicas de redes neuronales.
    • Entender los principios y fundamentos de las principales técnicas de Deep Learning, y cómo se aplican en forma práctica en diferentes tipos de aplicaciones.

    Dirigido A.

    Buena fundamentación matemática y habilidades básicas de programación. No se requiere tener conocimientos previos de inteligencia artificial, el curso es auto contenido.

    Metodología.

    El curso se desarrollará con una metodología dinámica y participativa, a través de procesos de aprendizaje que integren la adquisición de conocimientos y desarrollo de competencias, a través de prácticas, conferencias magistrales, análisis de casos reales de diversos sectores y discusiones intergrupales guiadas por los conferencistas de cada tema.

    Contenido del Programa.

    Módulo I:

    • Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina.
    • Redes neuronales feed forward.
    • Otros tipos de redes neuronales.

    Módulo II:

    • Optimización de redes neuronales.
    • Conceptos base de Deep Learning.
    • Aplicaciones de Deep Learning.

    Módulo III:(solo para estudiantes de maestría/doctorado)

    • Herramientas para el desarrollo de redes neuronales y Deep Learning.
    • Proyecto dirigido de aplicación de Deep Learning.

    Este temario puede tener variaciones, siendo una propuesta de capacitación flexible, que busque el máximo desempeño de los alumnos, de acuerdo con las necesidades específicas de los mismos.

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