EXPERTO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
Curso
Online
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
¡Aquí empieza tu carrera profesional!
-
Tipología
Curso
-
Metodología
Online
-
Idiomas
Castellano
-
Horas lectivas
150h
-
Inicio
Fechas a elegir
¿Quieres dominar la inteligencia artificial y sus principales ramas, como el Machine Learning y el Deep Learning? Si tu respuesta es sí, ¡este curso está especialmente hecho para ti!
Emagister pone a tu disposición este curso de Experto en Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), para que aprendas sobre la introducción a la inteligencia artificial, los tipos de inteligencia artificial, los algoritmos aplicados a la inteligencia artificial, la relación entre inteligencia artificial y big data, los sistemas expertos, el futuro de la inteligencia artificial, la introducción al machine learning, la extracción de estructura de los datos: clustering, los sistemas de recomendación, la clasificación, las redes neuronales y deep learning, los sistemas de elección, entre otros conceptos relacionados. Asimismo, este curso proporciona una formación sólida que combina teoría, programación y aplicación práctica, potenciando un perfil profesional altamente competitivo en el ámbito tecnológico y de innovación. Finalmente, estarás capacitado para analizar, desarrollar e implementar soluciones de IA que te posicionarán a la vanguardia de la tecnología y la innovación.
Gracias a la Agencia Educa, habrás asimilado todos los conocimientos necesarios para que puedas ejercer Experto en Inteligencia Artificial (IA), Especialista en Machine Learning o Analista de Datos Avanzado. ¡No esperes más y matricúlate!
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos,
emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona
que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación
con este ámbito profesional.
Opiniones
Materias
- DSS
- Papel
- Algoritmos
- Inteligencia artificial
- Gráficos
- Deep learning
- Big Data
- Machine learning
Profesores
Equipo Docente
Cuerpo docente
Temario
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP
LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Introducción a la inteligencia artificial
2. Historia
3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y
BIG DATA
1. Relación entre inteligencia artificial y big data
2. IA y Big Data combinados
3. El papel del Big Data en IA
4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
1. Sistemas expertos
2. Estructura de un sistema experto
3. Fases de construcción de un sistema
4. Rendimiento y mejoras
5. Dominios de aplicación
6. Creación de un sistema experto en C#
7. Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Futuro de la inteligencia artificial
2. Impacto de la IA en la industria
3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
1. Introducción
2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
3. Ejemplos de aprendizaje automático
4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS:
CLUSTERING
1. Introducción
2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
1. Introducción
2. Filtrado colaborativo
3. Clusterización
4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
1. Clasificadores
2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
1. Componentes
2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
1. Introducción
2. El proceso de paso de DSS a IDSS
3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y
TENSORFLOW
1. Aprendizaje profundo
2. Entorno de Deep Learning con Python
3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
1. Redes neuronales
2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
1. Perceptrón de una capa y multicapa
2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
1. Tipos de redes profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
1. Entrada y salida de datos
2. Entrenar una red neuronal
3. Gráficos computacionales
4. Implementación de una red profunda
5. El algoritmo de propagación directa
6. Redes neuronales profundas multicapa
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
EXPERTO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)