Sumérgete en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y el machine learning con nuestro Programa Ejecutivo. Diseñado para profesionales de Sistemas de Información, Informática, Estadísticas y afines, este programa proporciona una comprensión profunda de los fundamentos y estrategias prácticas para implementar machine learning en entornos profesionales.

Objetivo general

Proporcionar los conceptos y las herramientas que le permitan al asistente, comprender los conceptos básicos y entender cómo las empresas de hoy pueden adoptar la inteligencia artificial en especial el machine learning para alcanzar sus objetivos profesionales.

  • Aprendizaje práctico y aplicabilidad.
  • La metodología está centrada en el análisis de casos reales, vinculados con los desafíos que plantean hoy la inteligencia artificial y el machine learning.

Metodología

Aprendizaje práctico centrado en análisis de casos reales y ejercicios aplicados. Se utilizarán herramientas y lenguajes de programación relevantes para implementar machine learning.

Dirigido a profesionales y estudiantes de Sistemas de Información, Informática, Estadísticas y áreas afines. No se requieren conocimientos previos de programación, pero se valora el interés en el campo de la inteligencia artificial.

Programa

Módulo 1: Introducción a la IA

  • La IA como revolución social e industrial.
  • Exploración de datos y su importancia.
  • Historia y evolución de la IA.
  • Presente y futuro de la IA.

Módulo 2: Programación Básica

  • Conceptos de programación.
  • Estructuras selectivas y repetitivas.
  • Subprogramas y su aplicación.

Lógica y Matemática para Modelos Inteligentes

03 Octubre

  • Nociones de lógica computacional.
  • Conjuntos, funciones y relaciones.
  • Aplicaciones prácticas a problemas reales de IA.

Estadística Aplicada a la IA

24 Octubre

  • Estadística descriptiva y visualización de datos.
  • Probabilidad y distribuciones.
  • Regresión, correlación y análisis predictivo.

Gestión de Datos Inteligentes

14 Noviembre

  • Introducción a bases de datos y modelo relacional.
  • Lenguaje SQL y consultas fundamentales.
  • Bases de datos NoSQL: MongoDB, Firebase y sus aplicaciones.
  • Aplicación de bases de datos en proyectos con IA y big data.

Fundamentos de Machine Learning con Python

5 Diciembre

  • Conceptos básicos de Python para IA.
  • Herramientas para análisis exploratorio y limpieza de datos.
  • Algoritmos supervisados y no supervisados.
  • Implementación de modelos predictivos.