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9 secciones
21 lecciones
16 semanas
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MÓDULO 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
4
0.0
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
0.1
Inteligencia Artificial y su larga historia
0.2
Retos de la Inteligencia Artificial
0.3
Aplicaciones prácticas en la vida cotidiana
MÓDULO 2: Fundamentos de Machine Learning (Aprendizaje Automático)
2
0.0
Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, y por refuerzo.
0.1
Algoritmos fundamentales y sus usos.
MÓDULO 3: Redes Neuronales y Deep Learning
3
0.0
Estructura y funcionamiento de las redes neuronales.
0.1
Redes neuronales convolucionales y recurrentes.
0.2
Aplicaciones en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.
MÓDULO 4: Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
2
0.0
Técnicas básicas de PLN.
0.1
Análisis de sentimientos y generación de texto
MÓDULO 5: Visión por Computadora
2
0.0
Reconocimiento de imágenes y vídeo.
0.1
Técnicas de aprendizaje profundo para visión por computadora
MÓDULO 6: Ética y Consideraciones Sociales en la IA
2
0.0
Sesgos y justicia algorítmica.
0.1
Privacidad de datos y consideraciones éticas en la implementación de la IA
MÓDULO 7: Herramientas y Lenguajes de Programación para IA
2
0.0
Introducción a Python para IA.
0.1
Uso de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Keras
MÓDULO 8: Proyectos Prácticos y Estudios de Caso
2
0.0
Desarrollo de proyectos con IA
0.1
Análisis de estudios de caso relevantes en la industria
MÓDULO 9: Tendencias Futuras y Avances en IA
2
0.0
IA y su impacto en diferentes industrias
0.1
Discusión sobre el futuro de la IA y posibles desarrollos
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