Ventajas de nuestra formación
Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Contenidos didácticos de calidad
Calendario flexible
Profesores especializados
Curso acreditado por FUNDAE
Aula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone
Opción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)
Nos ocupamos de toda la gestión de su bonificación
Diploma acreditativo de CIBERAULA
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Adéntrate en el fascinante mundo de la IA con un curso online sobre Introducción a la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando diversas industrias, y un curso online de Introducción a la Inteligencia Artificial ofrece a los profesionales una base sólida en este campo en rápida evolución. 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) está transformando diversas industrias, y un curso online de Introducción a la Inteligencia Artificial ofrece a los profesionales una base sólida en este campo en rápida evolución. 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.
Este curso cubre conceptos clave como aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora, proporcionando una comprensión integral de cómo la IA se aplica en el mundo real. Los profesionales adquirirán habilidades para desarrollar e implementar soluciones de IA en sus campos de trabajo, lo que aumentará la eficiencia y la productividad.
Al dominar los fundamentos de la IA, los profesionales pueden impulsar la innovación y el crecimiento en sus organizaciones, al tiempo que mejoran sus perspectivas de empleo y salarios en el competitivo mercado laboral.
Horas Lectivas: 40
Introducción a la Inteligencia Artificial Horas Lectivas: 40
Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning Horas Lectivas: 40
Inteligencia Artificial En El Mundo Real Horas Lectivas: 40
Inteligencia Artificial Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Procesamiento De Lenguaje Natural Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Empresa Horas Lectivas: 40
DialoGPT para Principiantes Horas Lectivas: 40
DialoGPT Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
XLNET Para Principiantes Horas Lectivas: 40
XLNET Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Google BERT para Principiantes Horas Lectivas: 40
Google BERT Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Inteligencia Artificial en la creación de Imágenes con Midjourney Horas Lectivas: 50
Inteligencia Artificial Generativa de Cero a Experto Horas Lectivas: 65
Generación de multimedia con Heygen - AI Horas Lectivas: 50
Gemini - Google Horas Lectivas: 50
Heygen Horas Lectivas: 50
Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas Horas Lectivas: 50
Google Gemini (¡con Gemini Ultra!) Horas Lectivas: 50
API Gemini de Google con Python Horas Lectivas: 50
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| La duración del curso de Introducción a la Inteligencia Artificial es de 40 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. Fecha de inicio: Se puede determinar libremente, teniendo en cuenta que en cursos bonificados de formación contínua debe notificarse a FUNDAE con al menos 3 días naturales de antelación a la misma. |
| Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
| EN CURSOS ONLINE Teleformación: 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. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
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 Introducción a la Inteligencia Artificial es el siguiente:
1 Introducción a la Inteligencia Artificial
1.1 Definición y conceptos básicos de Inteligencia Artificial
1.2 Historia y evolución de la Inteligencia Artificial
1.3 Áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial
2 Aprendizaje Automático
2.1 Definición y conceptos básicos de Aprendizaje Automático
2.2 Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
2.3 Ejemplos de aplicaciones de Aprendizaje Automático
3 Redes Neuronales Artificiales
3.1 Definición y conceptos básicos de Redes Neuronales Artificiales
3.2 Arquitecturas de Redes Neuronales: Perceptrón, Multicapa, Convolucional y Recurrente
3.3 Ejemplos de aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales
4 Procesamiento de Lenguaje Natural
4.1 Definición y conceptos básicos de Procesamiento de Lenguaje Natural
4.2 Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural: clasificación, extracción de información y generación de lenguaje
4.3 Ejemplos de aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural
5 Visión por Computadora
5.1 Definición y conceptos básicos de Visión por Computadora
5.2 Tareas de Visión por Computadora: detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación
5.3 Ejemplos de aplicaciones de Visión por Computadora
6 Sistemas Expertos
6.1 Definición y conceptos básicos de Sistemas Expertos
6.2 Estructura de un Sistema Experto: base de conocimiento e inferencia
6.3 Ejemplos de aplicaciones de Sistemas Expertos
7 Robótica
7.1 Definición y conceptos básicos de Robótica
7.2 Componentes de un robot: sensores, actuadores y controladores
7.3 Ejemplos de aplicaciones de Robótica
8 Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial
8.1 Riesgos y desafíos de la Inteligencia Artificial
8.2 Marco ético para el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial
8.3 Ejemplos de aplicaciones de Inteligencia Artificial que plantean desafíos éticos
9 Herramientas y Plataformas de Inteligencia Artificial
9.1 Lenguajes y bibliotecas para el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial
9.2 Plataformas de Inteligencia Artificial en la nube
9.3 Ejemplos de herramientas y plataformas de Inteligencia Artificial
10 Futuro de la Inteligencia Artificial
10.1 Tendencias actuales y futuras de la Inteligencia Artificial
10.2 Perspectivas de empleo y formación en Inteligencia Artificial
10.3 Ejemplos de aplicaciones de Inteligencia Artificial en el futuro
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