INTELIGENCIA ARTIFICIAL (3 MESES)

OBJETIVOS:

• Proveer a los participantes con un conocimiento exhaustivo de los conceptos y aplicaciones de la inteligencia artificial.
• Desarrollar habilidades prácticas en la implementación de algoritmos de IA.
• Preparar a los participantes para aplicar técnicas de IA en diversas industrias, incluyendo automatización, análisis predictivo y robótica.

CONTENIDO:

1. Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (4 semanas)

• Introducción a la IA: Historia, conceptos y aplicaciones de la inteligencia artificial en diferentes sectores.
• Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado: Estudio de algoritmos clave y su implementación.
• Programación en Python para IA: Uso de bibliotecas y herramientas como TensorFlow y Keras para desarrollar modelos de IA.
• Proyecto: Implementación de un modelo de clasificación básico para aplicar los conceptos aprendidos.

1. Módulo 2: Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales (4 semanas)

• Redes neuronales: Conceptos, arquitecturas y funcionamiento de las redes neuronales.
• Deep learning: Modelos y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.
• Aplicaciones prácticas: Desarrollo de aplicaciones de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.
• Proyecto intermedio: Implementación de una red neuronal para un caso de uso específico, aplicando técnicas avanzadas.

1. Módulo 3: Aplicaciones Avanzadas de la IA (4 semanas)

• IA en la industria: Exploración de aplicaciones industriales de la IA, incluyendo automatización, análisis predictivo y robótica.
• Ética y consideraciones de seguridad en IA: Discusión sobre los aspectos éticos y de seguridad en la implementación de IA.
• Implementación de proyectos de IA a gran escala: Estrategias y consideraciones para desarrollar proyectos de IA complejos.
• Proyecto final: Desarrollo de una solución de IA para un problema complejo, integrando todos los conocimientos y habilidades adquiridas.

REQUISITOS:

• Conocimientos básicos de programación.
• Acceso a una computadora con conexión a Internet.
• Motivación y disposición para aprender y practicar.

DESARROLLO:

• Clases presenciales con sesiones teóricas y prácticas.
• Acceso a laboratorios de computación equipados con el software necesario para el desarrollo de proyectos de IA.
• Ejercicios prácticos y proyectos diseñados para aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones reales.
• Sesiones de tutoría y soporte para resolver dudas y ofrecer asistencia adicional.