Lo Mejor
de nuestros cursos
Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE
Acceso al curso desde cualquier dispisitivo
Calendario ajustable
Tutores siempre disponibles
Opción a realizar el curso de forma semipresencial para empresas
Bonificación
Bonificamos su formación a través de FUNDAE (antes Fundación Tripartita)
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Nos ocupamos de toda la gestión de su bonificación
Impartimos cursos presenciales en Madrid y Barcelona
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Abre nuevas oportunidades profesionales con un curso online sobre Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están transformando el mundo laboral, y un curso online sobre Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning proporciona a los profesionales las habilidades básicas para mantenerse al día en estas áreas de rápido crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y equilibrar el estudio con sus responsabilidades laborales y personales.
Leer másLa Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están transformando el mundo laboral, y un curso online sobre Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning proporciona a los profesionales las habilidades básicas para mantenerse al día en estas áreas de rápido crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y equilibrar el estudio con sus responsabilidades laborales y personales.
Al adquirir conocimientos en IA y ML, los profesionales pueden implementar soluciones innovadoras y eficientes en sus empresas, lo que a su vez mejora la productividad y el rendimiento. Estas habilidades también son cada vez más demandadas en el mercado laboral, lo que se traduce en oportunidades de empleo y salarios competitivos.
Este curso cubre conceptos clave como los algoritmos de aprendizaje automático, la extracción de características y las técnicas de optimización. Además, los estudiantes aprenderán cómo aplicar estos conocimientos en casos de uso específicos en diferentes industrias, lo que les permitirá impulsar la innovación y el crecimiento en sus organizaciones.
Cursos Relacionados| Este curso de Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning está dirigido a estudiantes universitarios, profesionales en campos relacionados con la tecnología y todos aquellos interesados en aprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. No se requieren conocimientos previos en programación o matemáticas avanzadas, pero se espera que los estudiantes tengan un conocimiento básico en informática y estadística. Este curso es ideal para aquellos que buscan introducirse en la Inteligencia Artificial y Machine Learning y explorar las posibilidades que ofrece esta emocionante tecnología. |
| La duración del curso de Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning es de 40 horas,
aunque es posible establecer cursos de menos o de más de horas lectivas según se necesite. Fecha de inicio: A elegir por la empresa, siempre notificando a FUNDAE con siete días de antelación si se trata de un curso bonificado. |
Objetivos
| Este curso es bonificable al 100% de su coste, siempre que el alumno alcance el 75% de cumplimiento del programa del mismo. |
La bonificación se aplica como descuento en el pago de los seguros sociales por parte de la empresa receptora de la formación. |
|
Existen dos modalidades disponibles: Curso online bonificado: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. Curso online y con sesiones presenciales (blended learning): En esta modalidad los trabajadores realizan el curso a través de internet en horarios libres pero deben asistir a sesiones presenciales semanales o quincenales, según se establezca en el plan de formación. Esta modalidad está disponible en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla. |
Temario
NOTA:
Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de
2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.
El
temario predefinido del curso online de Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning es el siguiente:
1 Introducción a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
1.1 Definición y conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Machine Learning
1.2 Historia y evolución de la Inteligencia Artificial
1.3 Áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial y Machine Learning
2 Fundamentos de programación para Machine Learning
2.1 Introducción a Python
2.2 Variables, operadores y estructuras de control de flujo
2.3 Librerías para el manejo de datos: NumPy y Pandas
3 Preprocesamiento de datos para Machine Learning
3.1 Tipos de datos y estadística descriptiva
3.2 Limpieza y transformación de datos
3.3 Selección de características y reducción de dimensionalidad
4 Aprendizaje supervisado
4.1 Regresión lineal y logística
4.2 Árboles de decisión y bosques aleatorios
4.3 Máquinas de vectores de soporte (SVM)
5 Aprendizaje no supervisado
5.1 Clustering: K-means, jerárquico y DBSCAN
5.2 Reducción de dimensionalidad: PCA y t-SNE
5.3 Reglas de asociación: apriori
6 Redes Neuronales Artificiales
6.1 Conceptos básicos de Redes Neuronales
6.2 Arquitecturas de Redes Neuronales: Perceptrón, Multicapa, Convolucional y Recurrente
6.3 Ejemplos de aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales
7 Aprendizaje por refuerzo
7.1 Definición y conceptos básicos de Aprendizaje por refuerzo
7.2 Algoritmos Q-Learning y SARSA
7.3 Ejemplos de aplicaciones de Aprendizaje por refuerzo
8 Procesamiento de Lenguaje Natural
8.1 Definición y conceptos básicos de Procesamiento de Lenguaje Natural
8.2 Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural: clasificación, extracción de información y generación de lenguaje
8.3 Ejemplos de aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural
9 Visión por Computadora
9.1 Definición y conceptos básicos de Visión por Computadora
9.2 Tareas de Visión por Computadora: detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación
9.3 Ejemplos de aplicaciones de Visión por Computadora
10 Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial y Machine Learning
10.1 Riesgos y desafíos de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
10.2 Marco ético para el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
10.3 Ejemplos de aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning que plantean desafíos éticos
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