Fundamentos de Inteligencia Artificial Aplicada: Conceptos e Implementación

El campo de la Inteligencia Artificial está evolucionando rápidamente, lo que hace que sea un desafío saber dónde comenzar a aplicar estas poderosas herramientas de manera efectiva.Este curso proporciona una base sólida y práctica para comprender e implementar los principios modernos de IA. Al final de este curso, comprenderá los tipos fundamentales de modelos de IA, cómo se entrenan y evalúan, y cómo aplicar técnicas modernas como la ingeniería rápida para resolver problemas del mundo real.Obtendrá el conocimiento fundamental necesario para la transición a roles de IA aplicada. Lo que aprenderás: * Comprender las diferencias clave entre los paradigmas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. * Aplicar algoritmos de aprendizaje automático fundamentales, incluidos árboles de decisión y arquitecturas básicas de redes neuronales. * Practicar la estructuración, limpieza y preparación de tuberías de datos esenciales para el entrenamiento de modelos de IA robustos. * Dominar los principios de la ingeniería rápida eficaz para interactuar con modelos de lenguaje grandes. * Configurar métricas básicas de evaluación de modelos y comprender técnicas para prevenir el sobreajuste y el sesgo. * Aprender conceptos fundamentales para implementar y monitorear modelos en entornos de producción. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos matemáticos, pasando gradualmente a los patrones de implementación práctica para tareas comunes de IA como la clasificación y la regresión, concluyendo con consideraciones de implementaciones. Este curso está diseñado específicamente para principiantes, analistas de datos, desarrolladores y estudiantes de TI que desean un camino estructurado en el campo de la Inteligencia Artificial.No se requiere experiencia previa con modelos avanzados de IA. Comience a desarrollar su experiencia en IA aplicada hoy mismo.