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LA VISIÓN DE NUESTRO EXPERTO
LA VISIÓN DE N
En un entorno donde los datos son el nuevo lenguaje de la empresa, comprender y visualizarlos correctamente se ha convertido en una competencia esencial. Este curso nace para ayudar a profesionales y organizaciones a transformar la información dispersa en conocimiento visual y accionable.
A través de un recorrido estructurado y práctico, los participantes aprenden a interpretar, modelar y presentar datos de forma eficaz, desarrollando una mentalidad analítica aplicada al día a día.
La formación está diseñada bajo el modelo Sabio Valley de “formación concentrada”: intensiva, aplicable y acompañada por expertos que aseguran la comprensión real de cada paso.
Incluye una tutoría personalizada de 20 minutos por alumno y sugiere una hora adicional de mentoría adaptada con experto mentor para quienes deseen llevar su dashboard a un nivel profesional.
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Encabezado 6
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EN PREPARACIÓN
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A partir 15 Noviembre
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AGENDA ORIENTATIVA DE CONTENIDOS DEL CURSO
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición y objetivos de la IA.
Historia de la IA y su evolución.
Diferencias entre IA débil y fuerte.
Aplicaciones de la IA en la vida diaria (asistentes virtuales, sistemas de recomendación,etc.).
2. Conceptos Básicos de Machine Learning (Aprendizaje Automático)
Machine Learning: concepto y tipos (supervisado, no supervisado y reforzado).
Diferencia entre Machine Learning y Programación Tradicional.
Ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning.
Principales algoritmos de aprendizaje automático (regresión lineal, k-means, árboles de decisión).
3. Redes Neuronales Artificiales
¿Qué son y cómo funcionan las redes neuronales?
Conceptos de neuronas, capas y pesos.
Ejemplos prácticos de redes neuronales en acción.
Introducción a las redes neuronales profundas (Deep Learning).
4. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
¿Qué es el PLN y cómo ayuda a las máquinas a entender el lenguaje humano?
Técnicas comunes como análisis de sentimientos y traducción automática.
Aplicaciones del PLN (chatbots, asistentes virtuales, etc.).
5. Visión por Computador
¿Qué es la visión por computador?
Reconocimiento de imágenes y procesamiento de vídeo.
Redes neuronales convolucionales (CNN) para la visión.
6. Algoritmos de Búsqueda y Resolución de Problemas
Búsqueda en grafos (BFS, DFS).
Algoritmos heurísticos como A*.
Resolución de problemas con IA.
7. Ética y Responsabilidad en IA
Impacto social de la IA.
Desafíos éticos y morales (sesgos en los algoritmos, privacidad, toma de decisiones automatizada).
Regulación y control del desarrollo de IA.
8. Herramientas y Lenguajes de Programación para IA
CHATGPT y similares.
Introducción a lenguajes de programación comunes en IA: Python (bibliotecas como TensorFlow, Keras, Scikit-learn).
Plataformas de desarrollo y herramientas como Jupyter Notebooks, Google Colab.
Ejemplos de pequeños proyectos para poner en práctica los conceptos aprendidos.
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