Curso Inteligencia Artificial con Python

Descripción del Curso Inteligencia Artificial con Python

Este curso ofrece una formación exhaustiva en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial utilizando Python. A lo largo de 30 horas, los participantes adquirirán conocimientos en bibliotecas fundamentales como NumPy, Pandas y Matplotlib, y explorarán técnicas avanzadas de aprendizaje automático y redes neuronales. El objetivo es capacitar a los profesionales para implementar modelos de IA eficientes y aplicarlos en diversos contextos empresariales y tecnológicos.

Objetivos del Curso Inteligencia Artificial con Python

Este curso tiene como objetivo capacitar a los participantes para:

• Dominar las bibliotecas esenciales de Python para el análisis de datos y visualización.

• Comprender y aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.

• Desarrollar y entrenar redes neuronales para tareas específicas.

• Implementar modelos de IA en entornos reales, optimizando su rendimiento.

• Identificar y abordar problemas comunes como el sobreajuste y el sesgo en los datos.

Al finalizar, los participantes estarán preparados para desarrollar proyectos de inteligencia artificial adaptados a las necesidades de sus organizaciones.

¿A quién va dirigido el curso Inteligencia Artificial con Python?

Este curso está diseñado para:

• Profesionales de TI y desarrolladores que buscan especializarse en inteligencia artificial.

• Analistas de datos interesados en ampliar sus habilidades en modelado predictivo.

• Ingenieros y científicos que desean aplicar técnicas de IA en sus campos.

• Estudiantes y graduados de carreras STEM que buscan una formación práctica en IA.

• Empresas que desean capacitar a su personal en tecnologías emergentes para mejorar procesos y productos.

Diferenciación del curso Inteligencia Artificial con Python

En Tecnolearning, ofrecemos:

• Gestión gratuita de bonificaciones a través de FUNDAE → Nos encargamos de todos los trámites para que su empresa aproveche las subvenciones disponibles, facilitando el acceso a la formación sin preocupaciones administrativas.

• Enfoque práctico y aplicado → El curso incluye ejercicios prácticos y proyectos reales, permitiendo que los participantes apliquen lo aprendido en situaciones concretas.

• Flexibilidad adaptada a la empresa → Ofrecemos formación presencial y online, ajustándonos a los horarios y necesidades específicas de cada organización.

Contenidos del Curso Inteligencia Artificial con Python

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• Repaso de NumPy, Pandas y Matplotlib

  • Manejo de estructuras de datos y operaciones matemáticas avanzadas.

  • Visualización de datos efectiva para análisis exploratorio.

• Entornos Virtuales

  • Configuración y gestión de entornos virtuales en Python.

  • Manejo de dependencias y paquetes para proyectos de IA.

• Activación de la Memoria GPU

  • Uso de unidades de procesamiento gráfico para acelerar cálculos.

  • Integración de GPU en procesos de entrenamiento de modelos.

• Introducción al Aprendizaje Automático

  • Conceptos básicos y tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado.

  • Aplicaciones prácticas y casos de uso en la industria.

• Análisis Exploratorio de los Datos (EDA)

  • Obtención y limpieza de datos.

  • Identificación de correlaciones y patrones significativos.

  • Transformación y escalado de atributos.

  • Construcción de pipelines para procesos de datos.

• Conjuntos de Evaluación, Test y Validación

  • División de datos para entrenamiento y evaluación de modelos.

  • Técnicas de validación cruzada para asegurar la robustez del modelo.

• Aprendizaje Supervisado

  • Regresión

    • Modelos de regresión lineal y logística.

    • Aplicaciones en predicción y clasificación.

  • Clasificación

    • Algoritmos de clasificación y su implementación.

    • Evaluación de rendimiento y ajuste de modelos.

  • Algoritmos

    • Máquinas de soporte vectorial (SVM).

    • Árboles de decisión y bosques aleatorios (Random Forest).

    • Implementación práctica de cada algoritmo.

• Evaluación del Modelo

  • Uso de la matriz de confusión y métricas asociadas.

  • Interpretación de resultados y ajuste de modelos.

• Problemas de Sobreajuste (Overfitting)

  • Identificación y prevención del sobreajuste en modelos.

  • Manejo de datos desbalanceados y clases desequilibradas.

  • Estrategias para equilibrar conjuntos de datos y mejorar la precisión.

• Aprendizaje No Supervisado

  • Algoritmos de Agrupamiento

    • K-means y su aplicación en segmentación de datos.

    • K-Nearest Neighbors (K-NN) para clasificación basada en proximidad.

• Redes Neuronales

  • Modelo Secuencial

    • Construcción y entrenamiento de redes neuronales secuenciales.

    • Ajuste de hiperparámetros para optimizar el rendimiento.

  • Clasificación de Imágenes: Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

    • Diseño e implementación de CNN para reconocimiento de imágenes