Curso Inteligencia Artificial
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Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.
Danos tu opinión detallada sobre el Curso Inteligencia Artificial. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.
El Curso Inteligencia Artificial se imparte en modalidad Online.
¿Por qué estudiar Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial (IA) nos permite automatizar tareas y procesos que antes solo podían realizar los seres humanos. Con la IA, las empresas pueden mejorar la eficiencia de sus operaciones, reducir costes y aumentar la productividad.
-Importancia: Hoy en día, la cantidad de datos que se genera, tanto por parte de los humanos como por parte de las máquinas, supera en gran medida la capacidad que tienen las personas de absorber, interpretar y tomar decisiones complejas basadas en esos datos.
-Actualidad: La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana. La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.
-IA en la sociedad: Los científicos consideran que la inteligencia artificial (IA) es una tecnología clave cuya aplicación es de esperar en todos los ámbitos de la sociedad. La IA puede mejorar la calidad de vida de muchas personas y ayudar a superar retos globales como el cambio climático o las crisis sanitarias.
-Beneficios: La inteligencia artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente patrones o características en los datos.
No existen requisitos previos ya que el enfoque del curso está destinado a formar a los alumnos desde cero en las competencias profesionales en Inteligencia artificial.
SALIDAS PROFESIONALES
Al final de este curso, los alumnos estarán preparados para dar el salto al mundo profesional, con varias especialidades y un currículum actualizado y reforzado. Por ello, el campo laboral de estos expertos es muy amplio, desde áreas como la robótica, la automoción y la telecomunicación hasta la medicina, las finanzas y la educación.
Capacitar a los alumnos para crear productos y servicios basados en la inteligencia artificial, como los chatbots o el reconocimiento de imágenes. Diseñar algoritmos que imiten habilidades humanas. Sistematizar la información dentro de un modelo específico. Gestionar el mantenimiento de los sistemas de inteligencia artificial.
MÓDULO 1: HISTORIA Y FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1: Historia de la Inteligencia Artificial - Introducción a la historia de la IA - Primeros desarrollos en IA (1950s-1970s) - IA en los años 80 y 90: Expert Systems y AI Winter - Renacimiento de la IA en el siglo XXI
Tema 2: Conceptos Fundamentales de la IA - Definición de Inteligencia Artificial - Tipos de IA: ANI, AGI, ASI - Componentes básicos de la IA: Machine Learning, Deep Learning
MÓDULO 2: MODELOS GENERATIVOS Y GPT
Tema 1: Introducción a los Modelos Generativos - Definición y aplicaciones de los modelos generativos - Diferencias entre modelos discriminativos y generativos
Tema 2: Introducción a GPT (Generative Pre-trained Transformer) - -Origen y evolución de los modelos GPT - Arquitectura de GPT: ¿Cómo funciona?
Tema 3: GPT-4 - Innovaciones y mejoras en GPT-4 - Aplicaciones prácticas de GPT-4
MÓDULO 3: Prompt Engineering
Tema 1: Fundamentos del Prompt Engineering
- ¿Qué es el Prompt Engineering?
- Importancia del Prompt Engineering en modelos generativos
Tema 2: Técnicas de Prompt Engineering
- Buenas prácticas en la redacción de prompts
- Técnicas avanzadas de prompt engineering: ejemplos y casos de uso
Tema 3: Optimización de Prompts
- Estrategias para mejorar la eficacia de los prompts
- Ajuste y refinamiento de prompts para diferentes aplicaciones
MÓDULO 4: SERVICIOS COGNITIVOS
Tema 1: Servicios cognitivos: Introducción -¿Qué son los servicios cognitivos? - Áreas principales de los servicios cognitivos (visión, lenguaje, habla, conocimiento, búsqueda)
Tema 2: Servicios Cognitivos en Azure - Introducción a Azure Cognitive Services - Principales servicios cognitivos en Azure (Computer Vision, Text Analytics, Speech Services, Language Understanding) - Implementación de servicios cognitivos en Azure
MÓDULO 5: PRINCIPALES USOS DE LA IA
Tema 1: Aplicaciones de la IA en la Industria - IA en la medicina - IA en la finanza y economía - IA en la manufactura - IA en la logística y transporte
Tema 2: IA en el día a día - IA en aplicaciones móviles y asistentes virtuales - IA en redes sociales y publicidad - IA en el entretenimiento
MÓDULO 6: FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1: Desarrollos Actuales y Futuros en IA - Tendencias actuales en IA - Ética y regulaciones en IA - Desafíos y oportunidades futuras en IA
Tema 2: IA y Sociedad - Impacto de la IA en el mercado laboral - IA y privacidad - IA y sostenibilidad
PRÁCTICAS EN EMPRESA
Incluidas hasta 300 horas