Curso Inteligencia Artificial, en detalle y sin complicaciones

Sobre el curso

Telepresencial
Medellín
Inscripciones cerradas

Objetivos

Identificar oportunidades de aplicación de IA en diferentes sectores y procesos.
Implementar soluciones prácticas utilizando herramientas de IA de bajo código y APIs.
Desarrollar modelos básicos de machine learning para resolver problemas específicos.
Integrar IA generativa en flujos de trabajo existentes.
Evaluar el desempeño y el impacto de las soluciones de IA implementadas.
Comprender las implicaciones éticas y de privacidad en proyectos de IA.

Duración

48 horas

Horario

Lunes, miércoles y viernes de 6:00 a 10:00 p.m.

Fecha

11 de noviembre al 11 de diciembre

Temáticas

Módulo 1: Fundamentos prácticos de IA: Introducción a la IA práctica: Panorama actual de la IA y aplicaciones en diversos sectores; Tipos de IA: predictiva, prescriptiva, generativa y conversacional; Casos de uso por industria y función. Metodología para proyectos de IA: Canvas de proyecto de IA; Definición de problemas y evaluación de factibilidad; Selección de enfoques y herramientas.
Módulo 2: IA predictiva y analítica: Herramientas de IA predictiva de bajo código: Plataformas AutoML: configuración y uso; Preparación y limpieza de datos; Validación y evaluación de resultados. Análisis de datos avanzado con Python: Jupyter notebooks para análisis exploratorio; Bibliotecas clave: pandas, scikit-learn, y visualización; Implementación de modelos básicos supervisados.
Módulo 3: IA generativa para productividad: Herramientas y APIs de IA generativa: Fundamentos de LLMs y modelos de visión; Uso efectivo de APIs (OpenAI, Anthropic, etc.); Prompt engineering para diferentes aplicaciones. Integración en flujos de trabajo (4 horas): Automatización con IA generativa; Creación de agentes para tareas específicas; Orquestación de múltiples herramientas de IA.
Módulo 4: Aplicaciones sectoriales de IA: Aplicaciones en sectores económicos: Retail e E-commerce: personalización y recomendaciones; Manufactura: mantenimiento predictivo y control de calidad; Servicios financieros: detección de fraude y evaluación de riesgos. Aplicaciones en entornos académicos: Sistemas tutores inteligentes y evaluación automática; Análisis del aprendizaje y personalización educativa; Asistentes de investigación basados en IA.
Módulo 5: Implementación y consideraciones éticas: Implementación y evaluación: Despliegue de soluciones: del prototipo a la producción; Métricas de evaluación y monitoreo; Gestión del cambio en la adopción de IA. Marco ético y regulatorio: Privacidad y protección de datos en IA; Sesgos, transparencia y explicabilidad; Normativas actuales y tendencias regulatorias.

Inversión

$950.000

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Formas de pago

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