El Machine Learning y el Deep Learning son tecnologías fundamentales en el desarrollo de la inteligencia artificial moderna. Gracias a estas técnicas, los sistemas informáticos pueden aprender a partir de grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y realizar predicciones con un alto grado de precisión.

Este curso ofrece una introducción clara a los principios del aprendizaje automático y las redes neuronales profundas, permitiendo a los participantes comprender cómo funcionan estos modelos y cómo se utilizan en aplicaciones reales.

Durante el programa se revisarán los distintos tipos de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, junto con los conceptos básicos de redes neuronales, entrenamiento de modelos y evaluación de resultados.

Además, se analizarán ejemplos prácticos de aplicación de estas tecnologías en diferentes sectores, como análisis de datos, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación.

El curso busca entregar una base conceptual sólida que permita comprender el funcionamiento de las soluciones de inteligencia artificial actuales y preparar a los participantes para profundizar posteriormente en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y análisis avanzado de datos.

Objetivos del curso

Al finalizar el curso los participantes podrán:

• Comprender los principios del Machine Learning y el Deep Learning.

• Identificar los principales tipos de modelos de aprendizaje automático.

• Entender cómo los sistemas de IA utilizan datos para aprender y generar predicciones.

• Reconocer aplicaciones reales del aprendizaje automático en distintos sectores.

Dirigido a

• Profesionales interesados en comprender cómo funcionan las tecnologías de inteligencia artificial.

• Analistas de datos y profesionales de tecnología.

• Equipos de innovación y transformación digital.

• Personas que desean avanzar desde los fundamentos de IA hacia áreas más técnicas.

Duración

16 horas.

Modalidad

• Online en vivo

• Presencial

• Modalidad híbrida