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Currículum
- 2 secciones
- 45 lecciones
- 365 días
- Módulo 01
Fundamentos de Machine Learning
Este módulo corresponde al N° 7 de la ruta de aprendizaje. Proporciona una vista general de cómo funciona el Machine Learning, qué puede y qué no puede hacer, y cómo se utiliza comúnmente en soporte a las metas del negocio. El módulo cubre los tipos de algoritmos comunes y además explica cómo trabajan los sistemas de Machine Learning tras bambalinas.
20- 1.1Factores tecnológicos y de negocio de Machine Learning
- 1.2Beneficios y retos de Machine Learning
- 1.3Escenarios de uso de Machine Learning
- 1.4Conjuntos de datos, datos estrucutrados, no estructurados y semi estructurados
- 1.5Modelos, algoritmos, aprendizaje y entrenamiento de modelos
- 1.6Cómo funciona el Machine Learning
- 1.7Recopilación y pre-procesamiento de datos de entrenamiento
- 1.8Selección de algoritmos y modelos
- 1.9Entrenamiento de modelos y despliegue de modelos entrenados
- 1.10Algoritmos y prácticas de Machine Learning
- 1.11Aprendizaje supervisado, clasificación, árbol de decisiones
- 1.12Regresión, métodos de ensamble, reducción de dimensiones
- 1.13Aprendizaje no supervisado y agrupamiento
- 1.14Aprendizaje semisupervisado y por refuerzo
- 1.15Mejores prácticas de Machine Learning
- 1.16Cómo funcionan los sistemas de Machine Learning
- 1.17Mecanismos comunes de Machine Learning
- 1.18Mecanismos comunes de Machine Learning
- 1.19Cómo se utilizan los mecanismos en el entrenamiento de modelos
- 1.20Machine Learning y Deep Learning, Inteligencia artificial (IA)
- Módulo 02
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Este módulo corresponde al N° 10 de la ruta de aprendizaje. Proporciona una cobertura esencial de la inteligencia artificial y las redes neuronales. El módulo proporciona una cobertura concreta de las partes principales de IA, incluyendo enfoques de aprendizaje, áreas funcionales en las que se usan los sistemas de IA y una introducción completa a las redes neuronales, cómo existen, cómo trabajan y cómo pueden ser usadas para procesar información. El curso establece los cinco principales requerimientos de negocio para los que se utilizan los sistemas de IA y las redes neuronales, y luego mapea las prácticas individuales, los enfoques de aprendizaje, las funcionalidades y los tipos de redes neuronales a estas categorías de negocio y unos a otros, de manera que haya un entendimiento claro del propósito y del papel de cada tema que se cubre. El curso establece un proceso paso a paso para ensamblar un sistema de IA, ilustrando así cómo y cuándo necesitan ser definidos y aplicados los diferentes componentes y prácticas de los sistemas IA con las redes neuronales. Finalmente, el curso proporciona un conjunto de principios y mejores prácticas clave para los proyectos de IA.
25- 2.1Factores tecnológicos y de negocio de IA
- 2.2Beneficios y retos de IA
- 2.3Categorías de problemas de negocio que aborda la IA
- 2.4Tipos de IA (angosta, general, simbólica, no simbólica, etc.)
- 2.5Enfoques y algoritmos comunes de aprendizaje de la IA
- 2.6Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje continuo
- 2.7Aprendizaje heurístico, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje por refuerzo
- 2.8Diseños funcionales comunes de IA
- 2.9Visión por computadora, reconocimiento de patrones
- 2.10Robóticas, procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- 2.11Reconocimiento del habla, comprensión del lenguaje natural (NLU)
- 2.12Integración sin fricción, integración del modelo de tolerancia a fallas
- 2.13Redes neuronales, neuronas, capas, enlaces, pesos
- 2.14Cómo entender los modelos de IA, modelos de entrenamiento y redes neuronales
- 2.15Cómo entender la manera en que existen los modelos y las redes neuronales
- 2.16Pérdida, hiperparámetros, tasa de aprendizaje, sesgo, época
- 2.17Funciones de activación (Sigmoide, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Softmax, Softplus)
- 2.18Tipos de células neuronales (de entrada, retroalimentada, ruidosa, escondida, probabilística, en espiga, recurrente, de memoria, de núcleo, convolucional, de grupo, de salida, de coincidencia de entrada, etc.)
- 2.19Arquitecturas fundamentales y especializadas de redes neuronales
- 2.20Perceptrón, compensación, compensación profunda, autocodificador, recurrente, memoria de corto/largo plazo
- 2.21Red convolucional profunda, máquina de aprendizaje extremo, red residual profunda
- 2.22Máquina de vector de soporte, red de Kohonen, red de Hopfield
- 2.23Red generativa adversarial, máquina en estado líquido
- 2.24Cómo construir un sistema de IA (paso a paso)
- 2.25Principios comunes de diseño de sistemas de IA y mejores prácticas de proyectos de IA