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Objetivo General
El objetivo general del curso es ofrecer una comprensión fundamental de la inteligencia artificial, abarcando conceptos clave y aplicaciones prácticas en el ámbito empresarial, con un enfoque particular en las necesidades y oportunidades de IBM.
Descargar Ficha PDF CotizarObjetivos Específicos
Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y sus aplicaciones.Desarrollar habilidades prácticas para implementar soluciones de IA en contextos reales.
Analizar casos de estudio relevantes para identificar oportunidades de mejora en IBM.
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición y aplicaciones de la Inteligencia Artificial.Diferentes tipos de IA y sus usos (ej.: recomendaciones, asistentes virtuales).
IA en la vida diaria: desde redes sociales hasta aplicaciones de mapas.
Actividad práctica:
Investigación de IA en la vida diaria: Los estudiantes investigan y comparten cómo la IA afecta sus actividades cotidianas (e.g., filtros de redes sociales, recomendaciones en YouTube).
Módulo 2: Fundamentos de Machine Learning (Aprendizaje Automático)
¿Qué es el Machine Learning? Aprendizaje supervisado y no supervisado.Introducción a la clasificación y predicción.
Cómo usar datasets para entrenar modelos.
Actividad práctica:
Clasificación de imágenes básicas en Google Colab: Usando un dataset de frutas gratuito, los estudiantes aprenden a clasificar imágenes mediante una función de Python sencilla en Google Colab.
Módulo 3: Programación Básica en Python para IA
ContenidoIntroducción a Python: variables, bucles y condicionales.
Estructuras de control básicas: if, for.
Creación de funciones sencillas para tareas específicas.
Actividad práctica:
Escribir programas en Google Colab: Crear un programa que cuente palabras en una frase dada, permitiendo a los estudiantes practicar la lógica de programación.
Módulo 4: Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Conceptos básicos de NLP: tokenización y frecuencia de palabras.Creación de un análisis básico de sentimientos.
Uso de la biblioteca gratuita NLTK en Google Colab.
Actividad práctica:
Análisis de palabras: Usar un dataset de reseñas (como comentarios de productos) para crear un contador de palabras y analizar cuáles son las más comunes.
Módulo 5: Visión Computacional Básica con Imágenes
Introducción a Visión Computacional: detección de bordes y conversión a escala de grises.Trabajando con OpenCV (versión gratuita).
Detección básica de características en imágenes.
Actividad práctica:
Conversión de imágenes: Cargar una imagen en Google Colab y convertirla a escala de grises usando OpenCV.
Módulo 6: Proyecto Final de IA
Elección de un proyecto sencillo que resuelva un problema.Desarrollo del proyecto en Google Colab.
Presentación de resultados.
Módulo 7: Evaluación y certificación
Se evaluará el esfuerzo, la creatividad y la capacidad para explicar el funcionamiento del proyecto.🚀 ¡Certifícate Hoy y Mejora tus Oportunidades Laborales! 💼
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