Descripción

Conviértete en un profesional certificado en Inteligencia Artificial.

En 1959, Arthur Samuel, científico informático pionero en el estudio de la inteligencia artificial, describió el aprendizaje automático como «el estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente». El artículo fundamental de Alan Turing (Turing, 1950) introdujo un estándar de referencia para demostrar la inteligencia artificial. Una máquina debe ser inteligente y tener una capacidad de respuesta indistinguible de la de un ser humano.

El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial donde una computadora/máquina aprende de experiencias pasadas (datos de entrada) y realiza predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería ser, al menos, similar al de un ser humano.

Esta certificación se centra en problemas de agrupamiento para aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means. Para el aprendizaje automático supervisado, describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal.

Certifíquese hoy mismo y desarrolle sus habilidades en Inteligencia Artificial con CertiProf.
Esta certificación está diseñada para proporcionar una base sólida en inteligencia artificial y aprendizaje automático, desde conceptos teóricos hasta aplicaciones prácticas con Python. Los participantes aprenderán sobre algoritmos supervisados ​​y no supervisados, regresión, clasificación, agrupamiento, validación cruzada, así como manejo de datos y optimización de modelos. Al completar esta certificación, estará preparado para implementar soluciones basadas en IA que impulsen la innovación y la eficiencia en cualquier sector.

Objetivos de aprendizaje

– Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.

– Describir los métodos de Aprendizaje Automático: supervisados ​​y no supervisados.

– Utilizar el análisis de datos para la toma de decisiones

– Comprender los límites de los algoritmos.

– Comprender y comprender la programación en Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y el método de programación básico.

Audiencia

– Cualquier persona interesada en ampliar sus conocimientos en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.

– Ingenieros

– Analistas

– Gerentes de Marketing

– Analistas de datos

– Científicos de datos,

– Administradores de datos

– Cualquier persona interesada en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.