PROGRAMA
Introducción a la inteligencia artificial.
Aplicación en el entorno empresarial.
Python y R en el contexto de data science.
Principales proveedores.
Ingestión de datos.
Análisis y perfilado.
Refinamiento del dato.
Fundamentos matemáticos de la Inteligencia Artificial.
Algoritmos de aprendizaje supervisado.
Algoritmos de aprendizaje no supervisado.
Deep Learning.
Creación del modelo.
Entrenamiento.
Puesta en producción.
Monitorización y aprendizaje continuo.
Procesamiento del lenguaje natural
Reconocimiento de voz, sentimiento e imágenes
Asistentes virtuales.
Ética en los sistemas de IA
Detección de sesgos.
Futuro transformador de la IA· Deep Learning
Algoritmos de optimización
Aprendizaje Supervisado
Razonamiento Aproximado
Aprendizaje No Supervisado
Redes neuronales y Deep Learning
Investigación en Inteligencia Artificial
Neurociencia Cognitiva
Percepción Computacional
Razonamiento y Planificación Automática
Aprendizaje Automático