Inteligencia Artificial
Curso
Semipresencial Barcelona, Valencia y Madrid
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Curso
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Nivel
Nivel básico
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Metodología
Semipresencial
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Lugar
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Horas lectivas
300h
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Duración
1 Año
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Inicio
Fechas a elegir
Estamos en una etapa de cambio tecnológico. Día a día crece la cantidad de información que generamos y cada vez se ven más avances en la automatización de tareas y en la creación de modelos artificiales inteligentes dentro de empresas, páginas web, aplicaciones, etc. Es por ello que Emagister en esta oportunidad te invita a realizar el curso de Inteligencia Artificial, impartido por el reconocido centro Rambla Instituto, el cual cuenta con una modalidad semipresencial y con tan sólo un año de duración. Finalizada tu formación, el centro te otorgará tu correspondiente titulación en este ámbito.
Con la realización de esta formación aprendes cómo interpretar los grandes volúmenes de información y aplicarlo en campos como la inteligencia artificial, con el fin de llevar a cabo una actualización tecnológica dentro de cualquier ámbito. Al finalizar el mismo, has adquieres todos los conocimientos necesarios para llevar a cabo la extracción de estructuras de datos y su aplicación en el aprendizaje automático.
¿Estás listo? Solamente haz clic en el botón de “Pide información” para que un asesor pueda comunicarse contigo a la brevedad y pueda brindarte todos los detalles que necesitas para comenzar hoy mismo. Emagister te garantiza una formación de gran calidad, está en ti tomar la decisión. ¡No lo dudes más y apuesta por tu futuro!
Información importante
Documentos
- 11.-Dossier - Inteligencia Artificial_compressed.pdf
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
1. Comprender los Fundamentos: Adquirir conocimientos sólidos sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial y sus subcampos.
2. Aprender Técnicas de Aprendizaje Automático: Dominar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos y descriptivos.
3. Explorar la Visión por Computadora: Familiarizarse con el procesamiento y análisis de imágenes y videos utilizando algoritmos de visión por computadora.
4. Profundizar en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Entender cómo las máquinas pueden entender y generar lenguaje humano de manera efectiva.
5. Aplicar el Aprendizaje Profundo: Conocer las redes neuronales profundas y su aplicación en problemas complejos de IA.
6. Trabajar con Grandes Conjuntos de Datos: Aprender a manejar y analizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa.
7. Desarrollar Habilidades de Programación: Adquirir experiencia en lenguajes como Python y herramientas utilizadas en IA, como TensorFlow y PyTorch.
8. Comprender la Ética en la IA: Considerar los aspectos éticos y sociales al desarrollar y aplicar soluciones de IA.
9. Resolver Problemas Prácticos: Aplicar el conocimiento adquirido para abordar desafíos reales en diferentes industrias.
10. Colaborar y Comunicar Resultados: Trabajar en equipos multidisciplinarios y comunicar de manera efectiva los resultados y hallazgos.
A todos aquellos que quieran formarse como profesional en el area de Inteligencia Artificial
Un asesor educativo se pondrá en contacto contigo en la brevedad posible para darte toda la información que necesitas saber para empezar a estudiar con nosotros.
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 7 años en Emagister.
Materias
- Inteligencia artificial
- Robótica
- Programación
- Matemáticas
- Científico de datos
Profesores
Bernardo Novelo
Tutor
Temario
- Tema 1: ¿Qué es la IA? Historia y Evolución
- Tema 2: Tipos de IA: IA débil vs. IA fuerte
- Tema 3: Aplicaciones y ejemplos de IA en la vida diaria
- Tema 4: Ética y responsabilidad en IA
- Tema 1: Introducción a la programación en Python
- Tema 2: Álgebra lineal y cálculo para la IA
- Tema 3: Estructuras de datos y algoritmos básicos
- Tema 4: Probabilidad y estadística para la IA
- Tema 1: Introducción al aprendizaje automático
- Tema 2: Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación
- Tema 3: Aprendizaje no supervisado: clustering y reducción de dimensionalidad
- Tema 4: Aprendizaje por refuerzo: conceptos y algoritmos
- Tema 1: Conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Tema 2: Redes neuronales y backpropagation
- Tema 3: Redes neuronales convolucionales para procesamiento de imágenes
- Tema 4: Redes neuronales recurrentes para procesamiento de secuencias
- Tema 1: Fundamentos de NLP: desde Bag of Words hasta Word2Vec
- Tema 2: Análisis de sentimientos y clasificación de texto
- Tema 3: Generación de texto y traducción automática
- Tema 4: Conceptos básicos del reconocimiento de voz
- Tema 1: Introducción a la visión por computadora
- Tema 2: Detección y reconocimiento de objetos
- Tema 3: Conceptos básicos de la robótica y la IA
- Tema 4: Robótica autónoma: desde los coches autónomos hasta los drones
- Tema 1: Desafíos actuales y futuras direcciones de la IA
- Tema 2: Intersección de la IA y el Internet de las Cosas (IoT)
- Tema 3: IA y la sociedad: impacto, oportunidades y amenazas
- Tema 4: Carreras y oportunidades en el campo de la IA
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Inteligencia Artificial