Curso Superior en Inteligencia Artificial
Curso
Online
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Duración
2 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
El Curso Superior en Inteligencia Artificial de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección es un programa que ofrece una visión general y detallada de las tecnologías de inteligencia artificial y su aplicación en la industria, enseñando las herramientas y técnicas necesarias para desarrollar soluciones de inteligencia artificial.
Los Cursos Superiores de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección han sido diseñados para que los directivos puedan potenciar sus capacidades profesionales y dispongan de las herramientas y las últimas tendencias en gestión, liderazgo y organización. Los Cursos Superiores ofrecen una visión práctica en la gestión y los entornos organizacionales.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Comprender los fundamentos y conceptos clave de la inteligencia artificial.
Conocer las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria.
Aprender a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial.
Adquirir habilidades para analizar y evaluar proyectos de inteligencia artificial.
Conocer las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 4 años en Emagister.
Materias
- Liderazgo
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Visión artificial
Temario
TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
1.1. Introducción a Python
1.2. Numpy
1.3. Pandas
TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
2.1. ¿Qué es el machine learning?
2.2. Pipeline habitual en machine learning
TEMA 3. MACHINE LEARNING SUPERVISADO
3.1. Introducción a los métodos supervisados
3.2. Regresión lineal
3.3. Regresión logística
3.4. Árboles de decisión
3.5. Support-vector machines
3.6. Métodos ensemble
TEMA 4. MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO
4.1. Introducción a los métodos no supervisados
4.2. K-MEANS
4.3. K-NN
4.4. Reducción de dimensionalidad con PCA
4.5. Recommendation systems
TEMA 5. REINFORCEMENT LEARNING
5.1. Introducción al concepto de aprendizaje por refuerzo
TEMA 6. FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
6.1. Introducción a deep learning
6.2. Redes neuronales
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