Inteligencia Artificial: Machine Learning y Deep Learning

El acreditado aprendió los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y su aplicación mediante ejemplos prácticos. Revisó de manera introductoria, conceptual y demostrativa, los fundamentos de la IA, Machine Learning y Deep Learning. Se abordaron conceptos generales de aprendizaje supervisado, regresión y clasificación, incluyendo regresión lineal y logística, regularización de modelos, árboles de decisión y modelos basados en ensambles de árboles, así como métricas básicas de evaluación, junto con una exposición general a redes neuronales, modelos de Deep Learning y más.

Emitido por:

Universidad San Francisco de Quito Cuenta verificada

Habilidades obtenidas

Comprensión general de los fundamentos de la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning Reconocimiento de los principales paradigmas de aprendizaje supervisado Comprensión básica de modelos de regresión y clasificación, incluyendo regresión lineal y logística Familiaridad con conceptos de regularización de modelos, árboles de decisión y modelos basados en ensambles de árboles, y métricas básicas de evaluación Exposición general a redes neuronales, modelos de Deep Learning y modelos generativos Introducción a Computer Vision mediante redes neuronales convolucionales (CNN) Introducción a conceptos básicos de Transfer Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) Comprensión del flujo general de trabajo en proyectos introductorios de Machine Learning Capacidad básica de aplicar modelos de Machine Learning y Deep Learning a problemas de clasificación y regresión, incluyendo la exploración y ajuste introductorio de hiperparámetros Reconocimiento de aplicaciones básicas de la Inteligencia Artificial en áreas como telecomunicaciones y electrónica

Criterios

Completar y aprobar todas las actividades guiadas del curso, con o sin el apoyo de herramientas externas.

Completar y aprobar el proyecto práctico propuesto, con o sin el apoyo de herramientas externas, demostrando comprensión de los conceptos abordados en problemas reales o simulados.

Información adicional

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