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.
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.
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
Inteligencia Artificial para PYMES Horas Lectivas: 60
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Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 65 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 60| 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,
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 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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