Curso de Elementos de IA + 8 Créditos ECTS

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Duración

200 horas

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Créditos

8 ECTS

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Idioma

Español

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Sin límite

Asistente IA

Temario

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Descripción
Gracias a este Curso de Elementos de IA podrás conocer los elementos que conforman la inteligencia artificial en un mundo tan cambiante como el aprendizaje automático. Cuando hayas finalizado, tendrás conocimientos sólidos para comprender los pilares de la IA, desde sus conceptos básicos y fundamentos matemáticos hasta los principales algoritmos de Machine Learning y las redes neuronales. Sin olvidar que, gracias al estudio profundo de los diferentes tipos de aprendizaje automático y la estructura de las redes neuronales, conocerás cómo funcionan los sistemas inteligentes y cómo se aplican en diversos campos. Por medio de esta formación, tendrás una base sólida para entender y aplicar la IA.

Salidas laborales

Las principales salidas profesionales de este Curso de Elementos de IA te preparan para complementar tu perfil actual con conocimientos sólidos en IA, permitiéndote participar en proyectos tecnológicos más complejos, o bien, como base para roles de Analista de Datos Junior. Este curso es un punto de partida para especializaciones en campos más específicos de la IA.

Para qué te prepara

Con este Curso de Elementos de IA aprenderás los principios fundamentales de la inteligencia artificial, dirigidos a la comprensión profunda de cómo piensan y aprenden las máquinas, la exploración de los diferentes enfoques y algoritmos de Machine Learning y profundizando en aspectos de matemáticas aplicadas, lógica y estructura de redes neuronales. También podrás estudiar cómo se resuelven problemas complejos mediante la IA.

A quién va dirigido

Este Curso de Elementos de IA es para ti si eres estudiante, profesional o entusiasta de la tecnología y deseas adquirir una comprensión fundamental de la IA, sentando las bases para futuras especializaciones o para aplicar estos conocimientos en tu campo, sin necesidad de experiencia previa avanzada.

Objetivos

- Comprender los conceptos y la evolución de la Inteligencia Artificial. - Dominar los fundamentos matemáticos esenciales para la IA. - Entender la representación del conocimiento y la lógica en IA. - Aplicar técnicas de búsqueda y resolución de problemas con IA. - Conocer los conceptos del aprendizaje automático supervisado. - Implementar algoritmos no supervisados para clustering y anomalías. - Entender la estructura y funcionamiento de redes neuronales.

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