Diplomado en Inteligencia Artificial - Semi-presencial

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Universidad EIA - Educación Continua

Comentarios sobre Diplomado en Inteligencia Artificial - Semi-presencial - Envigado - Antioquia

• Contenido
  Diplomado en Inteligencia Artificial.
  
  

  Detalles.

  
  

  • Modalidad: Online Sincrónico
  • Duración: 90 horas

  
  ¿Por qué tomar este programa?.
  
  La IA está transformando profundamente el mundo en el que vivimos y entender sus principios básicos, aplicaciones y implicaciones es esencial para participar activamente en el desarrollo futuro de la sociedad y la economía global.
  
  
  

  Objetivo.

  
  Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial, así como sus técnicas y métodos, para ser capaces de abordar y solucionar de problemas reales de carácter científico y tecnológico.
  

  
  

  Requerimientos.

  
  Computador con navegador y Licencias Google Colab o computador con GPU.
  

  
  

  Metodología.

  
  Clases magistrales con actividades prácticas: casos, talleres, entre otras.
  

  
  

  Público objetivo.

  
  Profesionales con conocimientos en computación, jefes de tecnología, direcciones de I+D y jefes de proyectos.
  

  
  Plan de estudio.
  
  
  MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. 15 horas
  
  Tema 1: Introducción a IA
  

  • ¿Qué es la inteligencia artificial?
  • ¿Cuál ha sido su evolución?
  • Principios y componentes de la Inteligencia Artificial
  • Beneficios y riesgos de su implementación
  • Tendencias de IA en el mundo y Colombia
  • ¿Cuál es el futuro de la Inteligencia Artificial – líneas de aplicación?
  • Empresas líderes en el uso de la IA

  
  Tema 2: Casos de uso en el sector público
  

  • Chatbots
  • Asistentes conversacionales
  • Análisis de datos

  
  Tema 3: Búsqueda y algoritmos heurísticos
  

  • Introducción a los algoritmos de búsquedas
  • Algoritmos ciegos
  • Heurísticas
  • Algoritmos heurísticos (A*, Best first, ascenso de colinas)
  • Usos y aplicaciones

  
  MÓDULO 2: METAHEURÍSTICAS Y JUEGOS. Duración: 15 horas
  
  Tema 1: Métodos bioinspirados
  

  • Algoritmos basados en hormigas
  • Bandas de pájaros
  • Usos y aplicaciones

  
  Tema 2: Algoritmos genéticos
  
  Tema 3: Juegos
  

  • Max-Min
  • Alfa-Beta
  • Usos y aplicaciones

  
  MÓDULO 3: MACHINE LEARNING. 45 horas
  
  Tema 1: Aprendizaje supervisado
  

  • Regresión
  • Clasificación
  • Árboles de decisión
  • Métodos Bayesianos
  • Redes Neuronales
  • Algoritmos basados en casos (KNN)
  • Support Vector Machine
  • Aplicaciones

  
  Tema 2: Aprendizaje no supervisado
  

  • K-means
  • Redes Neuronales
  • Aplicaciones

  
  Tema 3: Deep Learning y procesamiento del lenguaje natural
  

  • Redes Neuronales para Deep learning
  • Uso de TensorFlow y aplicaciones

  
  Tema 4: Agentes Inteligentes
  

  • Aprendizaje reforzado
  • Agentes y sistemas multiagentes

  
  Tema 5: Prompt engineering
  
  MÓDULO 4: MÉTODOS BASADOS EN INCERTIDUMBRE. 15 horas
  

  • Tema 1: Métodos basados en incertidumbre
  • Tema 2: Algoritmos Fuzzy

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