Algoritmos de la inteligencia artificial. Ejemplo de modelos -

El curso “Algoritmos de la Inteligencia Artificial. Ejemplo de modelos” está diseñado para ofrecer una comprensión clara, estructurada y aplicada de los principales algoritmos que sustentan los sistemas de inteligencia artificial actuales. A través de un enfoque formativo riguroso y progresivo, el alumnado aprenderá a distinguir los distintos tipos de aprendizaje automático y a comprender cómo se construyen los modelos predictivos basados en inteligencia artificial.

Durante el curso se abordan de manera detallada los fundamentos del Machine Learning, el Deep Learning y el aprendizaje por refuerzo, así como los modelos supervisados y no supervisados, proporcionando una visión completa de los principales enfoques utilizados en el desarrollo de sistemas inteligentes. El alumnado aprenderá a entender el proceso completo de construcción de un modelo de Machine Learning, desde el tratamiento de los datos hasta la evaluación mediante métricas de rendimiento, adquiriendo una visión realista y aplicada del funcionamiento de estos sistemas.

Además, el programa incluye un bloque específico de ejemplos prácticos de modelos, donde se trabaja el procesamiento de datos mediante las plataformas Orange y Weka. A través de estas herramientas, el alumnado podrá comprender cómo se preparan los datos, cómo se entrenan los modelos y cómo se analizan los resultados, facilitando la transferencia del aprendizaje teórico al entorno práctico.

Este curso es ideal para personas que desean comprender cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial desde dentro, conocer los distintos tipos de modelos predictivos y adquirir una base sólida para su futura aplicación en entornos tecnológicos, empresariales o de análisis de datos.

La metodología online está pensada para que puedas decidir dónde, cuándo y qué ritmo prefieres estudiar, aunque existe una estructura básica y unos datos de control que te ayudarán al desarrollo del curso. Por tanto, está diseñado para todas aquellas personas con poca flexibilidad horaria y que no pueden asistir al centro de manera presencial, ya sea por horarios o por lejanía de residencia.

El soporte para llevar a cabo esta metodología es el Campus Virtual , una zona privada para los estudiantes que facilita el acceso al curso y potencia la interacción entre el centro y el alumno.

El curso se desarrolla de manera asíncrona y guiada , permitiendo que cada estudiante marque su propio ritmo de aprendizaje. No es necesario conectarse en horarios determinados, salvo para tutorías opcionales con los profesores.

La evaluación se basará en el seguimiento del curso, la participación, y exámenes de evaluación continua al finalizar cada unidad, además de un examen final que englobará todos los contenidos.

Objetivos generales

Distinguir los tipos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos basados en inteligencia artificial, conociendo los numerosos algoritmos y conjuntos de algoritmos que se pueden utilizar.
Descubrir distintos modelos predictivos, aprendiendo el funcionamiento de una plataforma de aprendizaje automático.

Algoritmos de la IA
Introducción.
Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo
Machine Learning: modelos supervisados.
Construcción de un modelo de Machine Learning.
Métricas de rendimiento de un modelo de Machine Learning.
Algoritmos de inteligencia artificial.
Machine Learning: modelos no supervisados.
Aprendizaje por refuerzo.
Modelos profundos (Deep Learning).
Resumen.
Ejemplos de modelos
Introducción.
Procesamiento de datos con Orange y Weka.
Orange.
Weka.
Resumen.

Este curso es perfecto si:

Quieres comprender los fundamentos de los algoritmos de la inteligencia artificial y cómo se aplican en la creación de modelos predictivos.
Deseas distinguir los diferentes tipos de aprendizaje automático, incluyendo Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo.
Buscas aprender cómo se construye, entrena y evalúa un modelo de Machine Learning a partir de datos reales.
Necesitas conocer y utilizar plataformas prácticas como Orange y Weka para el procesamiento de datos y el desarrollo de modelos.
Aspiras a adquirir una base sólida en algoritmos de inteligencia artificial que te permita avanzar en el ámbito del análisis de datos, la tecnología o la innovación aplicada.

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