Descripción del curso
Este curso proporciona una introducción a los principios y las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA), utilizando el lenguaje de programación Python. El programa está dirigido a profesionales y personas con conocimientos previos de Python y está estructurado para ofrecer una comprensión robusta de las herramientas y las técnicas fundamentales en IA, con un enfoque práctico en la utilización de bibliotecas como Pandas, TensorFlow y PyTorch.
El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 3 en el área de Ciencia de Datos (DATS), de manera que apliquen herramientas y modelos de inteligencia artificial a conjuntos de datos para la resolución de problemas por medio del lenguaje de programación Python.
Contenidos
Tema 1: Python para Inteligencia Artificial
-Introducción a IA
-Programación de IA con Python
Tema 2: Procesamiento de datos con Pandas
-Procesamiento de datos
-Análisis de datos con herramientas IA
Tema 3: Aplicaciones de IA con TensorFlow
-Herramientas de IA y Machine Learning de TensorFlow
-Redes Neuronales con Tensor Flow
Tema 4: Pytorch para Inteligencia artificial
-Procesamiento de lenguajes con Pytorch
-Construcción de LLM con Pytorch
Metodología de Aprendizaje
La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.
La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.
Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.
Información adicional
Fecha de inicio | – |
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Horario | – |
Profesor | – |
Área de formación | Sistemas inteligentes |
Modalidad | Virtual en Vivo |
Duración | 16 Horas |
Nivel de complejidad | – |
Perfil de ingreso | -Conocimientos en programación, especialmente en Python y bibliotecas como Pandas, TensorFlow y PyTorch. Si no cuenta con los conocimientos se le recomienda el curso: SOFT-645 Fundamentos de Python |
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