Certificación Profesional en Inteligencia Artificial aplicada: proyectos con Machine Learning

PRECIO

$1,190,000

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Certificación Profesional en Inteligencia Artificial aplicada: proyectos con Machine Learning

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La inteligencia artificial y la robótica son áreas en crecimiento que se están aplicando en varias industrias. Actualmente se están realizando proyectos, trabajos de investigación, emprendimientos, etc. en áreas como finanzas, medicina, arte y más.

 

La Certificación Profesional en Inteligencia Artificial brinda conocimientos del campo de la Inteligencia Artificial y la Robótica para crear herramientas que faciliten la toma de decisiones. La modalidad del programa es presencial, en formato taller con clases prácticas donde se realizarán ejercicios con Lenguaje R (uno de los más utilizados en el mundo para Ciencia de Datos).

Duración:

42 hs.

Modalidad:
Presencial
Precio:

$1,190,000

Medios de pago:
Mercado Pago

Objetivos del programa

Que los estudiantes adquieran conocimientos generales sobre la Inteligencia Artificial y la Robótica y posibles aplicaciones.

Metodología

Durante la certificación se realizarán encuentros presenciales donde, tanto docentes como estudiantes, trabajarán activamente en un formato de taller con actividades y debates sobre aplicaciones de IA, utilizando Lenguaje R. De forma asincrónica y a través del aula virtual se compartirán materiales que los y las estudiantes deberán revisar y trabajos prácticos que refuercen lo trabajado en los encuentros presenciales.

Perfil del participante

  • Profesionales, estudiantes y todas aquellas personas que estén interesadas en conocer la actualidad y aplicaciones de la Inteligencia Artificial y Robótica.
  • Directores de área y líderes de proyectos que quieran potenciar su capacidad de toma de decisiones mediante la aplicación de IA en sus organizaciones.

Conocimientos adquiridos al finalizar el programa

  • Entendimiento sobre qué es la Inteligencia Artificial y la Robótica y una base práctica sobre los tipos de aplicaciones.

  • Conocimientos de aprendizaje automático (Machine Learning) y redes neuronales (Neural Networks).

  • Capacidad de análisis sobre los tipos de problemas que se resuelven con Inteligencia Artificial.

  • Habilidades para procesamiento de imágenes y textos a través de IA.

Conocimientos mínimos para cursar el programa

No es necesario tener conocimientos previos de lenguajes de programación, ya que estos serán abordados a lo largo de la Certificación. Sin embargo, es recomendable que los participantes cuenten con habilidades informáticas básicas tales como:

  • Uso de herramientas básicas como procesadores de texto, hojas de cálculo, y navegadores web.
  • Gestión de archivos en la computadora (copiar, mover, y organizar carpetas).

Además, es imprescindible disponer de una PC personal en donde poder instalar programas (lenguaje R y librerías de R), para seguir las clases y realizar los ejercicios prácticos. Aunque algunos contenidos pueden visualizarse o descargarse en dispositivos móviles, se recomienda el uso de una computadora para garantizar un mejor aprovechamiento de la Certificación.

Plan de estudios

  • Introducción a IA. Ejemplos de aplicaciones actuales. Principios y buenas prácticas de modelado. Agrupamientos con método k-means. Centroides.
  • Medidas de rendimiento de un modelo. Introducción a las Redes Neuronales. Arquitectura de Redes Neuronales. Entrenamiento de una Red Neuronal.
  • Arquitectura y creación de Árboles de Decisión. Algoritmos y criterios de selección de variables. Introducción a las SVM. Selección de kernels y parámetros asociados.
  • Regresión vs Clasificación. Medidas de rendimiento en modelos de regresión. Modelos lineales y no lineales.
  • Introducción al procesamiento de imágenes. Segmentación de imágenes con k-means. Agrupamiento y clasificación de imágenes.
  • Tipos de robots. Aplicaciones actuales en diferentes industrias. Robots industriales. Vehículos autónomos. Drones. Humanoides.
  • Introducción al procesamiento del lenguaje natural. Características. Preprocesamiento del texto a analizar.

Cuerpo docente

• Doctora en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires.  Cuenta con +15 años de experiencia en empresas e instituciones en proyectos de tecnología de información e Inteligencia Artificial aplicada a industrias. 

• Dictado de conferencias en eventos nacionales e internacionales (como TEDxRosario, y TEDxBarcelona). Profesora universitaria. Dictado de charlas y cursos de Robótica e IA (IA, Robótica, Data Mining, Machine Learning, Redes Neuronales). Publicaciones en congresos y revistas de divulgación científica (como Muy Interesante). 

• Profesora en la Maestría de Ciencia de Datos (ITBA) y en la Certificación Avanzada en Data Science (ITBA). 

• Fue columnista de Robótica en Radio Palermo y jurado en el programa de ciencia de TV Eureka de Canal Encuentro. 

• Estudios de idiomas Inglés, Chino, Japonés, Coreano, Alemán, Latín.

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