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SUMMARY:Curso – Introducción a la Inteligencia Artificial
DESCRIPTION:\nDuración\n\n\n\n20 horas\n\n\n\n \n\n\n\nObjetivos\n\n\n\nConocer la problemática asociada al tratamiento de los datos y las necesidades tecnológicas a cubrir, como la velocidad el volumen o la variedad de los datos. Identificar las metodologías a aplicar para implantar proyectos de transformación digital, como arquitecturas de lago de datos, y lo que implica esta transformación. Descubrir el principal stack de herramientas para proyectos de Big Data en cuanto a almacenamiento, procesamiento, transformación y visualización de los datos.\n\n\n\nTemario\n\n\n\n\nIntroducción\n\n\n\n\n\nIntroducción a Data Science\n\n\n\nEl ciclo de vida del dato\n\n\n\nQué es la inteligencia artificial\n\n\n\nCasos de uso y aplicaciones\n\n\n\n\n\nMachine Learning\n\n\n\n\n\nEcosistema Python en Machine Learning\n\n\n\nAprendizaje supervisado y no supervisado\n\n\n\nClasificación y regresión\n\n\n\nEvaluación y validación de modelos\n\n\n\n\n\nDeep Learning\n\n\n\n\n\nIntroducción a Deep Learning\n\n\n\nRedes neuronales\n\n\n\nPrincipales frameworks\n\n\n\nTensorflow\n\n\n\nRedes convolucionales\n\n\n\nUso de modelos preentrenados\n\n\n\nFine tunning\n\n\n\nGANs\n\n\n\n\n\nProductivización\n\n\n\n\n\nAutomatización y despliegue de modelos\n\n\n\nMonitorización y A/B Testing\n\n\n\nSistemas cognitivos\n\n\n\nAplicaciones y casos de éxito\n\n
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