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Introducción a Inteligencia Artificial

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Aprende sobre los primeros pasos en la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales.

Nivel: básico
Fecha de lanzamiento: 14 de Septiembre
Duración: +5 horas
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Calificación: 4.3
(Ver 19 opiniones)

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Acerca de este curso

En este curso repasamos conceptos fundamentales sobre la Inteligencia Artificial, así como su historia y aplicaciones. Nos enfocamos un poco más en el Aprendizaje Automático (Machine Learning) del tipo supervisado, estudiando a más detalles las Redes Neuronales Artificiales y escribiendo ejemplos básicos en Python sobre Redes Neuronales.

¿Qué aprenderás?

  • Conceptos básicos y fundamentales sobre Inteligencia Artificial.
  • Machine Learning y específicamente sobre Redes Neuronales Artificiales.
  • Teoría de Redes Neuronales Artificiales, un par de ejercicios utilizando Python.

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Prof. Lesly Zerna

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Google Developer Expert en Machine Learning. Co fundadora de Mentor Her, la iniciativa para fomentar pasión por tecnología para chicas en Bolivia, enseñando una introducción al mundo de la inteligencia artificial. Mentor de estudiantes en Udacity en el nanodegree de análisis de datos (e-learning). Escribe en medium.com/@leslysandra sobre viajes y tecnología. Speaker internacional: motivacional y temas de inteligencia artificial. TEDx speaker 2018. Educadora de nuevas tecnologías en plataformas e-learning Cuenta con un grado en ingeniería en telecomunicaciones con maestría en ciencias de computación e ingeniería. Coordinadora en latino America Del City.AI en Latinoamérica.

Temario del curso

Introducción a inteligencia artificial

Exploraremos las definiciones de Inteligencia Artificial así como también su historia y aplicaciones actuales.

  • 1.1 - Bienvenida al curso

  • 1.2 - ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

  • 1.3 - Inteligencia Artificial y su larga historia

  • 1.4 - Retos de la Inteligencia Artificial

  • 1.5 - Agentes inteligentes y resolución de problemas

  • 1.6 - Diferentes área de estudio y aplicaciones en la Inteligencia Artificial

Inteligencia artificial vs machine learning

Durante esta clase nos enfocaremos en el Aprendizaje Automático o Machine Learning, que es un área dentro de Inteligencia Artificial.

  • 2.1 - Qué es el Machine Learning y cuál es su lugar en la Inteligencia Artificial

  • 2.2 - Tipos de Machine Learning

  • 2.3 - Machine Learning Supervisado: Caso de Estudio Redes Neuronales Artificiales

  • 2.4 - Los Datos para trabajar en Machine Learning

  • 2.5 - Práctica 1: hello world Machine Learning. (Parte 1)

  • 2.6 - Práctica 1: hello world Machine Learning. (Parte 2)

Introducción a las redes neuronales artificiales

¿Qué son las redes neuronales artificiales? y ¿qué tan diferentes son de las redes neuronales biológicas? En esta clase se repasan conceptos básicos, modelo matemático de una neurona artificial, así como los primeros pasos prácticos con python + Tensorflow en Google Collab.

  • 3.1 - ¿Qué son las redes neuronales artificiales?

  • 3.2 - Redes Neuronales Artificiales: perceptrón y multicapas

  • 3.3 - Práctica 1: hello world Redes Neuronales Artificiales

  • 3.4 - Práctica 2: hello world con TensorFlow

Construyendo redes neuronales artificiales

Aprenderás cómo se construyen las redes neuronales artificiales. ¿Qué tipo de arquitecturas existen según las aplicaciones? ¿Cuáles son los pasos para construir, entrenar y evaluar las redes? Practicar con python + TensorFlow en Google Colab y hablaremos sobre las aplicaciones que existen hoy gracias a las redes neuronales artificiales.

  • 4.1 - Arquitecturas de las Redes Neuronales Artificiales

  • 4.2 - Construyendo y entrenando Redes Neuronales Artificiales

  • 4.3 - Evaluando el rendimiento de las Redes Neuronales Artificiales

  • 4.4 - Práctica 1: Manos a la obra con las redes neuronales artificiales y TensorFlow. (Parte 1)

  • 4.5 - Práctica 1: Manos a la obra con las redes neuronales artificiales y TensorFlow. (Parte 2)

  • 4.6 - Aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales.

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