Inteligencia artificial aplicada a la empresa II – Algoritmos

Curso ONLINE para trabajadores y empresas

Algoritmos de Inteligencia Artificial y Modelos Predictivos: Una Inmersión Profunda

Con nuestro curso avanzado online «Inteligencia artificial aplicada a la empresa II. Algoritmos de la inteligencia artificial. Ejemplo de modelos» aprenderás sobre Machine Learning, Deep Learning, y cómo diferenciar y aplicar distintos tipos de modelos de aprendizaje automático. Este curso te capacita para utilizar herramientas como Orange y Weka, proporcionando una experiencia práctica indispensable en la IA aplicada. Prepárate para destacar en el mundo empresarial con habilidades en IA de última generación.

120 horas
15 lecciones
ONLINE

¿QUÉ VOY A APRENDER?

  • Fundamentos de los Algoritmos de IA: Comprende las bases de los algoritmos de inteligencia artificial y su importancia en el mundo empresarial.
  • Tipos de Aprendizaje Automático: Aprende a distinguir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, y sus aplicaciones en modelos predictivos.
  • Construcción y Evaluación de Modelos: Desarrolla habilidades para construir modelos de Machine Learning y evaluar su rendimiento.
  • Herramientas de IA: Gana experiencia práctica utilizando herramientas como Orange y Weka para procesamiento de datos y construcción de modelos.
  • Aplicaciones de IA en Negocios: Explora cómo la IA está transformando diversas industrias y prepara propuestas innovadoras basadas en modelos predictivos.

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?

  • Profesionales y entusiastas de la tecnología que desean profundizar en los algoritmos de inteligencia artificial y los modelos predictivos.
  • Personas interesadas en comprender y aplicar el aprendizaje automático y la IA en un contexto empresarial.
  • Aquellos que buscan habilidades prácticas y teóricas para construir y analizar modelos predictivos utilizando plataformas de aprendizaje automático avanzado.

TEMARIO

  • Contenido de las unidades a trabajar

1. Algoritmos de la IA

  • Introducción.
  • Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo.
  • Machine Learning: modelos supervisados.
  • Construcción de un modelo de Machine Learning.
  • Métricas de rendimiento de un modelo de Machine Learning.
  • Algoritmos de inteligencia artificial.
  • Machine Learning: modelos no supervisados.
  • Aprendizaje por refuerzo.
  • Modelos profundos (Deep Learning).
  • Resumen.

2. Ejemplos de modelos

  • Introducción.
  • Procesamiento de datos con Orange y Weka.
  • Orange.
  • Weka.
  • Resumen.
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