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Introducción
Introducción al curso
Audiolibro: Introducción a Desarrollador de IA+
Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
1.1 Historia
1.2 ¿Qué es la IA?
1.3 Inteligencia artificial basada en capacidades
1.4 Inteligencia artificial basada en funcionalidades
1.5 Ramas de la IA: basadas en métodos y basadas en aplicaciones
1.6 Estudio de caso 1: Sanidad
1.7 Estudio de caso 2: Comercio minorista
1.8 Estudio de caso 3: Finanzas
1.9 Estudio de caso 4: Marketing
Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
Audiolibro: Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
Pódcast: Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
Actividad : Cronología
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad : Flip Card
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Cuestionario
Módulo 2: Conceptos Matemáticos de la IA
2.1 Vectores, matrices y sus operaciones
2.2 Valores propios, vectores propios y transformaciones lineales
2.3 Determinantes
2.4 Derivadas, derivadas parciales y gradientes
2.5 Técnicas de optimización
2.6 Integración
2.7 Distribuciones de probabilidad
2.8 Prueba de hipótesis
2.9 Inferencia bayesiana
2.10 Conjuntos y lógica
2.11 Teoría de grafos
2.12 Combinatoria
Módulo 2: Conceptos Matemáticos de la IA
Audiolibro: Módulo 2: Conceptos Matemáticos de la IA
Pódcast: Módulo 2: Conceptos Matemáticos de la IA
Actividad: Carrusel
Actividad: Verdadero o falso
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad: Entrada de texto
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Cuestionario
Módulo 3: Python para desarrolladores
3.1 Introducción a Python: Historia y Configuración
3.2 Fundamentos de programación: Sintaxis básica
3.3 Fundamentos de programación: Flujo de control
3.4 Fundamentos de programación: Estructuras de datos
3.5 Organización del código: Módulos y Paquetes
3.6 NumPy: El motor de la computación numérica
3.7 Pandas: El domador de datos (The Data Wrangler)
3.8 Visualización de Datos: Matplotlib y Seaborn
Módulo 3: Python para desarrolladores
Audiolibro: Módulo 3: Python para desarrolladores
Pódcast: Módulo 3: Python para desarrolladores
Actividad: Pestañas
Actividad: Cuestionario
Actividad: Pongamos a prueba tus conocimientos
Práctica de laboratorio 3.1
Práctica de laboratorio 3.2
Práctica de laboratorio 3.3
Práctica de laboratorio 3.4
Práctica de laboratorio 3.5
Práctica de laboratorio 3.6
Práctica de laboratorio 3.7
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 4: Dominando el aprendizaje automático
4.1 Aprendizaje automático: pasado y presente
4.2 Alcance y tipos de aprendizaje automático
4.3 Terminologías y ciclo de vida
4.4 Regresión y sus tipos
4.5 Clasificación: Regresión Logística, Máquinas de Vectores de Soporte y Bosques Aleatorios
4.6 Agrupamiento
4.7 Reducción de dimensionalidad
4.8 Métricas y validación para modelos de aprendizaje automático
Módulo 4: Dominando el aprendizaje automático
Audiolibro: Módulo 4: Dominando el aprendizaje automático
Pódcast: Módulo 4: Dominando el aprendizaje automático
Actividad: Punto de acceso
Actividad: Pestaña
Actividad: Verdadero o Falso
Actividad: Secuencia
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 4.1
Práctica de laboratorio 4.2
Práctica de laboratorio 4.3
Práctica de laboratorio 4.4
Práctica de laboratorio 4.5
Práctica de laboratorio 4.6
Práctica de laboratorio 4.7
Práctica de laboratorio 4.8
Práctica de laboratorio 4.9
Práctica de laboratorio 4.10
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 5: Aprendizaje Profundo
5.1 Bloques de construcción de redes neuronales artificiales
5.2 Marcos de Aprendizaje Profundo y sus Aplicaciones
5.3 CNN: Introducción, capas y arquitectura
5.4 Comprendiendo las RNN: Arquitectura, LSTM y GRU
5.5 RNNs, LSTM y GRU: Comparación, selección y aplicaciones
Módulo 5: Aprendizaje Profundo
Audiolibro: Módulo 5: Aprendizaje Profundo
Pódcast: Módulo 5: Aprendizaje Profundo
Actividad: Carrusel
Actividad: Punto caliente
Actividad: Verdadero o Falso
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 5.1
Práctica de laboratorio 5.2
Práctica de laboratorio 5.3
Práctica de laboratorio 5.4
Práctica de laboratorio 5.5
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 6: Visión por Ordenador
6.1 Representación de la imagen, filtrado y transformaciones
6.2 Detección de objetos: visión general, proceso y técnicas
6.3 Métodos de Propuesta de Región
6.4 Detector MultiBox de Disparo Único (SSD)
6.5 Segmentación de imágenes: definición y tipos
6.6 Arquitectura, formación y aplicaciones
Módulo 6: Visión por Ordenador
Audiolibro: Módulo 6: Visión por Ordenador
Pódcast: Módulo 6: Visión por Ordenador
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad: Carrusel
Actividad: Entrada de texto
Actividad: Gira la carta
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 6.1
Práctica de laboratorio 6.2
Práctica de laboratorio 6.3
Práctica de laboratorio 6.4
Práctica de laboratorio 6.5
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 7: Procesamiento del Lenguaje Natural
7.1 Procesamiento de lenguaje natural y preprocesamiento y representación de texto
7.2 Componentes y desafíos de la clasificación de textos
7.3 Análisis de Sentimiento, Modelado de Temas y Detección de Spam
7.4 Reconocimiento de entidades nombradas: Componentes, técnicas y aplicaciones
7.5 Identificar personas, lugares, organizaciones, etc.
7.6 Proceso de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)
7.7 BERT y T5: Transformando la respuesta a preguntas en PLN
7.8 Sistemas de Preguntas y Respuestas BERT
7.9 T5 (transformador de transferencia de texto a texto)
Módulo 7: Procesamiento del Lenguaje Natural
Audiolibro: Módulo 7: Procesamiento del Lenguaje Natural
Pódcast: Módulo 7: Procesamiento del Lenguaje Natural
Actividad: Ventana emergente
Actividad: Preguntas de Elección Multipe
Actividad: Pestaña
Actividad: Verdadero o Falso
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 7.1
Práctica de laboratorio 7.2
Práctica de laboratorio 7.3
Práctica de laboratorio 7.4
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 8: Aprendizaje por refuerzo
8.1 Introducción al aprendizaje por refuerzo
8.2 Agentes, Entornos, Recompensas, Acciones y Estados
8.3 Tipos de aprendizaje por refuerzo (RL)
8.4 Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
8.5 Desafíos para el aprendizaje por refuerzo
8.6 RL vs. Aprendizaje supervisado: Una comparación y el futuro del RL
8.7 Introducción al Q-Learning y las Redes Profundas Q-Redes (DQNs)
8.8 RL basado en valores, Q-tablas, aproximación de funciones
8.9 Método del Gradiente de Políticas: RL basado en políticas
8.10 Método del Gradiente de Políticas: Algoritmo REINFORCE
8.11 Método del Gradiente de Política: Métodos Actor-Crítico
Módulo 8: Aprendizaje por refuerzo
Audiolibro: Módulo 8: Aprendizaje por refuerzo
Pódcast: Módulo 8: Aprendizaje por refuerzo
Actividad: Secuencia
Actividad: Cuestionario
Actividad: Pestaña
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 8.1
Práctica de laboratorio 8.2
Práctica de laboratorio 8.3
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 9: Computación en la Nube en el Desarrollo de IA
9.1 Nube e IA: Transformando la innovación y la escalabilidad
9.2 Computación en la Nube en IA: definición e importancia
9.3 Modelos clave de servicios en la nube y modelos de despliegue
9.4 Ventajas y plataformas populares (AWS, Azure, GCP)
9.5 Integración Cloud-IA: escalabilidad, elasticidad y estudios de caso de éxito
9.6 Retos y soluciones en la computación en la nube para el desarrollo de IA
9.7 Casos de uso y aplicaciones de la computación en la nube en el desarrollo de IA
9.8 Mejores prácticas para el desarrollo de IA en la nube
9.9 Seguridad de IA basada en la nube: Gestión de Identidad y Acceso (IAM)
9.10 Normas y certificaciones de cumplimiento en IA basada en la nube
9.11 Modelos preentrenados
9.12 AutoML
Módulo 9: Computación en la Nube en el Desarrollo de IA
Audiolibro: Módulo 9: Computación en la Nube en el Desarrollo de IA
Pódcast: Módulo 9: Computación en la Nube en el Desarrollo de IA
Actividad: Acordeón
Actividad: Preguntas de Elección Multipe
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 9.1 - Versión AWS
Práctica de laboratorio 9.1 - Versión Azure
Práctica de laboratorio 9.1 - Versión GCP
Práctica de laboratorio 9.2 - Versión AWS
Práctica de laboratorio 9.2 - Versión Azure
Práctica de laboratorio 9.2 - Versión GCP
Cuestionario
Módulo 10: Grandes modelos de lenguaje
10.1 Componentes clave y arquitectura
10.2 LLMs de formación
10.3 Aplicaciones de los LLM
10.4 Variantes de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
10.5 Sesgo y equidad en los LLMs
10.6 Privacidad y seguridad en LLMS
10.7 Recursos de requisitos para LLMs
10.8 Formatos creativos de texto y traducción de idiomas
10.9 Modelos de Lenguaje Multimodales Grandes (LLMs)
10.10 Recuperación de información y construcción de bases de conocimiento
Módulo 10: Grandes modelos de lenguaje
Audiolibro: Módulo 10: Grandes modelos de lenguaje
Pódcast: Módulo 10: Grandes modelos de lenguaje
Actividad: Verdadero o Falso
Actividad: Pestaña
Actividad: Preguntas de Elección Multipe
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Práctica de laboratorio 10.1
Práctica de laboratorio 10.2
Práctica de laboratorio 10.3
Descarga de archivos de Python (según las prácticas de laboratorio)
Cuestionario
Módulo 11: Investigación de IA de vanguardia
11.1 Fundamentos e integración de la IA neurosimbólica
11.2 IA explicable (XAI)
11.3 Interpretación de modelos de IA y construcción de confianza
11.4 Aprendizaje Federado: Introducción y colaboración para preservar la privacidad
11.5 Meta-aprendizaje
11.6 Aprendizaje de pocos disparos
Módulo 11: Investigación de IA de vanguardia
Audiolibro: Módulo 11: Investigación de IA de vanguardia
Pódcast: Módulo 11: Investigación de IA de vanguardia
Actividad: Voltea una carta
Actividad: Entrada de texto
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Cuestionario
Módulo 12: Comunicación y documentación de IA
12.1 Presentando a audiencias técnicas y no técnicas
12.2 Introducción a la documentación de sistemas de IA
12.3 Documentación del código
12.4 Explicaciones de modelos
12.5 Sesgo, Equidad, Transparencia y Responsabilidad
Módulo 12: Comunicación y documentación de IA
Audiolibro: Módulo 12: Comunicación y documentación de IA
Pódcast: Módulo 12: Comunicación y documentación de IA
Actividad: Voltea una carta
Actividad: Pestaña
Actividad: Enunciado del problema
Actividad: Vamos a comprobar tus conocimientos
Cuestionario
Resumen del curso
Resumen del curso
Recursos
IA+Desarrollador - Plan maestro
Currículo detallado de Desarrollador de IA+
Herramientas para desarrolladores de IA+
Videos de referencia y enlaces para desarrolladores de IA+
Directrices del examen de AI CERTs
Directrices del examen de AI CERTs
Examen de Desarrollador de IA+
Examen de Desarrollador de IA+
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