INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Entender y explicar conceptos y técnicas relevantes al estado del arte en el área de IA.

Entender y aplicar conceptos y técnicas relevantes al paradigma de aprendizaje profundo, especialmente su aplicación a datos no estructurados como texto, audio, imágenes y video.

Conocer y aplicar las principales herramientas y modelos disponibles en código abierto para el desarrollo de soluciones basadas en IA.

Mixto: Presencial + E-learning (Online)

METODOLOGÍA
· Análisis de casos
· Debate general
· Trabajo de desarrollo individual
· Análisis y conocimiento a través de unidades lectivas
· Lectura guiada

Contenidos digitales del curso
Block de notas
Bolígrafo y Destacador.
Diploma y certificado.

PARTE 1.
Redes neuronales convolucionales
Arquitecturas de redes convolucionales
Ambientes de trabajo de dominio público para implementación de modelos de aprendizaje profundo
Redes neuronales recurrentes
Modelos de secuencia a secuencia
Mecanismos de atención

PARTE 2.
Funciones de activación
Funciones de pérdida y regularización en aprendizaje profundo
Gráficos de cómputo
Algoritmos de optimización para entrenar modelos de aprendizaje profundo
Herramientas de entrenamiento: learning rate, dropout, batch-normalization, inicialización de parámetros
Refinamiento de modelos, transferencia de conocimiento y data augmentation
Tareas auxiliares

trabajadores,empleadores,particulares, cesantes,vulnerables,jovenes,adultos,mayores,hombre,mujeres

Persona o Empresa

16 horas

A Convenir, Cotizar

Certificación

Profesional del Área

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Modalidad presencial y/o e-learning
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