- Students: 654
- Duration: 365 days
El curso IA Predictiva de Arcitura Education Inc. proporciona una cobertura esencial de los conceptos, modelos y mejores prácticas de la IA predictiva. Se exploran prácticas comunes de análisis y analítica de IA dentro de una gama de escenarios empresariales, y se ofrece una cobertura en profundidad de las técnicas de entrenamiento de modelos, aprendizaje, y filtrado y procesamiento de datos de la IA predictiva.
El curso está compuesto por los siguientes módulos:
- Módulo 1: Fundamentos de IA Predictiva
- Módulo 2: IA Predictiva Avanzada
- Módulo 3: Laboratorio de IA Predictiva
Cada módulo tiene un conjunto de lecciones que totalizan una duración estimada de diez (10) horas, y además se complementa con ejercicios para ayudar a reforzar su comprensión de los temas clave.
El módulo final del curso consiste en una serie de ejercicios de laboratorio que requieren que los participantes apliquen su conocimiento de los cursos precedentes con el fin de cumplir con requerimientos de proyectos y resolver problemas del mundo real.
Currículum
- 3 secciones
- 0 lecciones
- 365 días
- Módulo 1: Fundamentos de IA Predictiva
Este módulo ilustra cómo se puede utilizar y aplicar la IA predictiva en una gama de aplicaciones empresariales y proporciona una cobertura esencial de las prácticas y los sistemas de IA predictiva. El módulo explora los enfoques de aprendizaje y las áreas funcionales más comunes para las que se utilizan los sistemas de IA. Todo el contenido está escrito en español sencillo y fácil de entender.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Factores de negocio y tecnológicos de la IA predictiva
- Beneficios de la IA predictiva
- Riesgos y retos comunes del uso de la IA predictiva
- Categorías de problemas empresariales que aborda la IA
- Tipos de IA predictiva
- Enfoques de aprendizaje comunes de la IA predictiva
- Cómo entender el aprendizaje y el entrenamiento de modelos de IA predictiva
- Proceso del ciclo de entrenamiento paso a paso
- Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado, Aprendizaje continuo
- Aprendizaje heurístico, Aprendizaje semisupervisado, Aprendizaje por refuerzo
- Diseños funcionales comunes de IA predictiva, Visión computarizada, Reconocimiento de patrones
- Robótica, Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Reconocimiento del habla, Comprensión del lenguaje natural (CLN)
- Cómo entender los modelos de IA y las redes neuronales
0 - Módulo 2: IA Predictiva Avanzada
Este módulo profundiza en cómo funcionan los sistemas de IA predictiva mediante la exploración de técnicas comunes de aprendizaje, procesamiento y manipulación de datos, y gestión del rendimiento de los sistemas de IA. El módulo no cubre fórmulas matemáticas ni programación y está dirigido a profesionales de TI en general.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Cómo entender el aprendizaje supervisado
- Cómo entender el aprendizaje no supervisado
- Técnicas y procesos analíticos esenciales
- Introducción a la Codificación de características y la Imputación de características
- Introducción a la Reducción de la dimensionalidad
- Introducción a la Gestión de datos
- Introducción a la Evaluación de modelos y la Evaluación del rendimiento del entrenamiento
- Introducción al Modelado de referencia y la Optimización de modelos
- Introducción a la Prevención del sobreajuste
- Introducción al Aprendizajeor transferencia
0 - Módulo 3: Laboratorio de IA Predictiva
Este módulo proporciona una serie de ejercicios y problemas de laboratorio basados en casos de estudio, diseñados para poner a prueba su capacidad para aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los módulos anteriores. Completar este laboratorio ayuda a reforzar la comprensión de los temas anteriores y demuestra cómo se pueden aplicar diferentes prácticas y tecnologías en conjunto como parte de soluciones más amplias.
Se proporcionan los siguientes ejercicios:
- Ejercicio de lectura 3.1: Antecedentes del caso de estudio: ADM
- Ejercicio de laboratorio 3.2: Entrenamiento de modelos laborioso
- Ejercicio de laboratorio 3.3: Selección de red neuronal
- Ejercicio de laboratorio 3.4: Toma de decisiones difíciles que pueden salvar vidas
- Ejercicio de lectura 3.5: Antecedentes del caso de estudio: PMI
- Ejercicio de laboratorio 3.6: Definición de cómo aprenden los robots y selección de red neuronal
- Ejercicio de laboratorio 3.7: Selección de red neuronal y retos de aprendizaje complejos
- Ejercicio de laboratorio 3.8: Manejo de un modelo de bajo rendimiento
- Ejercicio de lectura 3.9: Antecedentes del caso de estudio: HHA
- Ejercicio de laboratorio 3.10: Pronóstico dinámico con multianálisis
- Ejercicio de laboratorio 3.11: Datos de perfiles profundos y hallazgo de preferencias ocultas
- Ejercicio de laboratorio 3.12: Precios adaptativos en tiempo real
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El servicio de formación especializada incluye acceso por doce (12) meses al entorno virtual del curso donde encontrarás:
- Lecciones en video (para todos los temas)
- Libro de trabajo
- Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
- Mapas mentales
- Afiches sobre el contenido del curso (según necesidad)
Algunos beneficios son los siguientes:
- Video lecciones desarrolladas en español por instructores internacionales acreditados por Arcitura®.
- Metodología de estudio para rendir el examen con un nivel alto de éxito.
Caracteristicas
- Este servicio de formación especializada se entrega en línea y está disponible 24 X 7.
- El curso IA Predictiva de Arcitura Education Inc. ha sido elaborado por expertos en la materia en colaboración con un equipo especializado en el desarrollo de material didáctico, y sometido a un proceso de desarrollo probado.
Audiencia objetivo
- El curso IA Predictiva de Arcitura Education Inc. está dirigido, pero no limitado, a personas interesadas en desarrollarse como Especialista en IA Predictiva.
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