Fundamentos Inteligencia Artificial

El mundo de la Inteligencia Artificial (IA) ya no es ciencia ficción. La IA está penetrando rápidamente en todas las industrias e impactando cada aspecto de nuestra vida diaria. Ya sea que seas un profesional de la industria, un ejecutivo, un emprendedor o un estudiante, desarrollar una comprensión fundamental de la IA y su impacto en tu organización y nuestra sociedad.

Este programa está destinado a aquellos con poca o ninguna experiencia en Inteligencia Artificial donde se profundizará en temáticas como el aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo (deep learning), las redes neuronales (neural networks) y el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing) y sus beneficios para la organización.
Objetivos
  • Aprenderás acerca de los fundamentos,
    implicancias y beneficios para las empresas de
    la utilización de soluciones basadas en IA.
  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia
    Artificial y el Aprendizaje Automático.
  • Describir los métodos de aprendizaje
    automático: supervisado y no supervisado
  • Utilizar el Análisis de Datos para la toma de
    decisiones.
  • Conocer los 4 pasos de la técnica de desarrollo
    de negocios con IA.
  •  Comprender los límites de los algoritmos.
  •  Entender y comprender modelos básicos de
    programación.
  • Preparar la certificación en Fundamentos de
    Inteligencia Artificial.
Dirigido a
  • Cualquier persona que esté interesada en aprender sobre Inteligencia Artificial
Requisitos
  • Para realizar este curso no se deben tener requisitos específicos previos, más que el interés por perfeccionarse en una disciplina de alta complejidad y profesionalismo.
Temario
  • Principios e historia de la IA
  • Inteligencia artificial y humana
  •  Transformación digital y la IA
  •  Conceptos claves
  •  Impacto organizacional y alcances
  • ¿Qué es el machine learning?
  • Definiciones y concetos relevantes.
  • Aplicaciones de machine learning
  • ¿Qué es un algoritmo?
  •  Aprendizaje automático supervisado
  • Aprendizaje automático no supervisado
  •  Aprendizaje por refuerzo
  •  Ejemplos y prácticas
  • ¿Qué es el Deep learning?
  •  Definiciones y concetos relevantes.
  •  Aplicaciones de Deep learning
  •  Herramientas de aprendizaje profundo:
    – Árbol de decisiones
    – Técnicas de clustering
  •  Ejemplo y prácticas
  • Etapas del proceso de IA:
    – Inteligencia
    – Proceso empresarial
    – Tecnología de la IA
    – Proceso de cambio
  •  Introducción al procesamiento de lenguaje
    natural NPL
  •  Conceptos claves
  •  Estrategia de datos
  •  Modelo FAANGs
  •  ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
  •  Usos de la IA generativa:
    – ¿Qué es un promt?
    – Introducción CHATGPT – Usos
    – Modelo Bard
    – Practica con OpenAI.
16 hrs.
B-Learning
CLP $350.000

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