Inteligencia Artificial desde cero

Modalidad

Virtual con

sesiones en vivo.

Duración

7 semanas

3 horas por clase semanal (21 horas en total)

Horario

Lunes

7 p.m. - 10 p.m.

Precio

S/. 1,200

*Incluye IGV

El curso "Inteligencia Artificial desde Cero" es de naturaleza teórica-práctica. El curso inicia con una introducción a los conceptos básicos de IA, incluyendo su historia, evolución y aplicaciones en diversos sectores, así como las diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado. El segundo módulo profundiza en el procesamiento de lenguaje natural y visión por computador, abordando técnicas de interacción con modelos de lenguaje grande y tareas clave en análisis de imágenes. El curso culmina con el estudio de la evaluación y optimización de modelos de IA, programación en Python, explicabilidad y sesgos, así como comentarios sobre reglamentación y tendencias futuras en el ámbito de la IA. Al finalizar, los estudiantes estarán equipados con los conocimientos básicos necesarios para adentrarse con confianza en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y participar activamente en su evolución.

¿QUÉ APRENDERÁS?

Adquirir un conocimiento general de los fundamentos de la Inteligencia Artificial, incluyendo el uso de herramientas para procesamiento de lenguaje natural y visión por computador.

Conocer las técnicas para evaluar y optimizar modelos de IA.

Entenderán el rol de Python, y el manejo herramientas y librerías en este lenguaje de programación en IA.

Comprender la relevancia de la explicabilidad y los sesgos en estos modelos.

Obtener una visión de las tendencias en el campo de la IA.

TEMARIO

Introducción y Fundamentos de la Inteligencia Artificial - Parte 1: Definiciones Inteligencia artificial, Aprendizaje de máquina IA Generativa, Historia y Evolución, Casos de Uso de la inteligencia artificial en diferentes sectores.

Introducción y Fundamentos de la Inteligencia Artificial - Parte 2: Aprendizaje Supervisado vs No Supervisado, Componentes clave en la creación de soluciones basadas en IA, Metodologías en desarrollo de aplicación ML.

Procesamiento de Lenguaje Natural y Visión por Computador - Parte 1: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Modelos de Lenguaje Grande (LLM), Interacción efectiva con un LLM (Prompt Engineering)

Procesamiento de Lenguaje Natural y Visión por Computador - Parte 2: Aplicaciones cotidianas y profesionales de los LLMs usando ChatGPT, Gemini y otras. LLMs Opensource, Sistemas multimodales, Visión por Computador ,Uso de herramienta para realizar la clasificación de imágenes, ¿Que son Modelos redes convolucionales?

Evaluación, Optimización y Tendencias de los Modelos de IA - Parte 1: Evaluación de modelos de ML: Métricas y técnicas para medir la efectividad de los modelos, Optimización de modelos de IA.

Evaluación, Optimización y Tendencias de los Modelos de IA - Parte 2: Programación en Python básico y sus librerías en la creación de modelos eficientes y especializados, Explicabilidad en modelos de IA y sesgos, Reglamentación, Tendencias futuras.