Inteligencia Artificial con Python
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El curso Inteligencia Artificial con Python está diseñado para enseñar a los participantes cómo desarrollar aplicaciones de IA utilizando Python, TensorFlow y PyTorch, con un enfoque en el procesamiento de datos y el aprendizaje automático.
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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 | Martes 01 de abril 2025. |
|---|---|
| Horario | Martes- 18:00 a 22:00. |
| Profesor | Alex Andrey Araya. |
| Área de formación | Sistemas inteligentes. |
| Modalidad | Virtual en Vivo. |
| Duración | 16 horas |
| Nivel de complejidad | – Intermedio. |
| 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 |
| Perfil de salida | – Ingeniero de Machine Learning, Científico de Datos, Desarrollador de Aplicaciones de IA, Ingeniero de Automatización de Procesos, Ingeniero de Datos, Especialista en Visión por Computadora, Ingeniero de Robótica. |
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