¿Qué temas se cubren a lo largo de los cuatro días del curso?
El Día 1 cubre fundamentos de IA y análisis de datos; el Día 2 se centra en aprendizaje automático; el Día 3 cubre aprendizaje profundo y NLP; el Día 4 cubre visión artificial, robótica y estrategia, gobernanza y riesgos de IA responsable.
Día 1 establece los fundamentos: conceptos y principios de IA, además de análisis y visualización de datos, críticos para plantear y validar proyectos de IA.
Día 2 se centra en aprendizaje automático: flujo de trabajo más aprendizaje supervisado y no supervisado, luego aplicaciones más amplias y consideraciones de ML avanzado.
Día 3 profundiza la capacidad con NLP y aprendizaje profundo: desde técnicas clásicas de NLP hasta Transformers modernos y grandes modelos de lenguaje, además de arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.
Día 4 se extiende a dominios aplicados y entrega responsable: visión artificial y robótica, así como seguridad, ética, gobernanza y estrategia de IA para asegurar que los sistemas de IA se implementen de forma responsable y alineada con los objetivos organizativos.
Related Information
- Día 1: fundamentos de IA + análisis/visualización de datos.
- Día 2: flujo de trabajo de ML, aprendizaje supervisado/no supervisado.
- Día 3: NLP (Transformers/LLMs) + arquitecturas de aprendizaje profundo.
- Día 4: visión, robótica, seguridad, ética, gobernanza, estrategia.
- Los ejercicios prácticos respaldan la comprensión aplicada.
Expert Insight
Si vincula cada día con un paso del ciclo de vida de la IA (datos, modelado, implementación y gobernanza) retendrá el material más rápido y estará mejor preparado para las preguntas del examen basadas en dominios.
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