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Especialista en Inteligencia Artificial (IFCD107)

Especialista en Inteligencia Artificial (IFCD107)

SCF Soluciones

Curso subvencionado para trabajadores presencial

Madrid


Gratis

Duración : 2 Meses

El presente curso de Especialista en Inteligencia Artificial (IFCD107) está diseñado para capacitar al alumno para utilizar aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial en diversos proyectos aplicables en el entorno empresarial.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Marzo 2026

A quién va dirigido

A personas ocupadas en cualquier sector

Requisitos

Acreditaciones/titulaciones: Cumplir al menos uno de los siguientes: -Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente. -Haber superado la prueba de acceso a Ciclos Formativos de Grado Superior. -Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad. -Certificado de profesionalidad de nivel 3. -Título de Grado o equivalente. -Título de Postgrado (Máster) o equivalente. -Experiencia profesional: No se requiere. -Otros: Conocimientos previos en programación orientada a objetos utilizando el lenguaje Java. Nivel alto de inglés (mínimo B1).

Temario completo de este curso

  • Fundamentos de Inteligencia Artificial (42 horas):
    • Introducción a la IA y sus principales modalidades.
    • Principales algoritmos de IA.
    • Tipos de aprendizaje.
    • Fundamentos matemáticos y estadísticos aplicados a la IA.
    • Programación en Python para IA.
  • Exploración del Conjunto de Datos (5 horas):
    • Rol del Científico de Datos.
    • Visualización y preprocesamiento de datos.
    • Herramientas y librerías para la gestión de datos.
  • Algoritmos de Machine Learning (40 horas):
    • Conceptos matemáticos para ML.
    • Modelos supervisados ​​y no supervisados.
    • Sistemas de recomendación y aprendizaje por refuerzo.
    • Implementación en Python.
  • Redes Neuronales (50 horas):
    • Fundamentos matemáticos de las redes neuronales.
    • Modelos de redes neuronales según aplicación.
    • Implementación en Python.
  • Visualización de Resultados (3 horas):
    • Técnicas y librerías para la visualización de resultados.
    • Evaluación y optimización de modelos.
  • Bases de Datos en IA (5 horas):
    • Introducción a SQL y NoSQL.
    • Integración de bases de datos con aplicaciones de IA.
  • Aprendizaje automático automático (10 horas):
    • Plataformas de AutoML.
    • Implementación de servicios web de ML.
  • IA responsable (5 horas):
    • Aspectos éticos y legales de la IA.
    • Toma de decisiones responsable en IA.
  • Caso Práctico en IA (60 horas):
    • Desarrollo de un proyecto completo aplicando los conocimientos adquiridos.
  • Soft Skills – Píldoras Formativas (10 horas):
    • Desarrollo de habilidades blandas relevantes para el ámbito profesional.
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