100% ON LINE y EN VIVO o asincrónico
Mar | Vie
2 ENCUENTROS SEMANALES
18 hs. a 20 hs.
HORA ARGENTINA
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DESTINATARIOS
Esta propuesta está dirigida a personas interesadas en incursionar en el mundo de la inteligencia artificial y su aplicación inmediata en lo profesional.
OBJETIVOS
Conocerás las herramientas utilizadas para el desarrollo de soluciones.
Al finalizar este curso, estarás en condiciones de incorporar IA a proyectos ya existentes o en desarrollo.
También aprenderás cómo hacer un uso consciente y responsable de los datos, teniendo en cuenta sus respectivos sesgos y conocer cómo un mal uso de los datos o de la inteligencia artificial puede impactar negativamente en nuestros clientes.
REQUISITOS
Conocimientos básicos de Python o algún lenguaje de programación.
Uso básico de la lineal de comandos.
CERTIFICACIÓN
Obtendrás la certificación Inteligencia Artificial.
CONSULTAS
Podrás realizar tus consultas al tutor por email, a demanda, según tu ritmo de estudio.
CLASES EN VIVO Y VIDEOCLASES
Podés cursar de manera sincrónica o asincrónica. Los cursos se desarrollan a través de clases en vivo que quedan grabadas para que puedas cursarlas a tu ritmo y desde cualquier lugar del mundo en que te encuentres.
MATERIAL EN ESPAÑOL
Todo el material PDF está en ESPAÑOL, actualizado, completo y es descargable e imprimible.
ACCESO INMEDIATO E ILIMITADO
Accederás a todos los contenidos contratados, en forma ilimitada e irrestricta y sin fecha de vencimiento.
Desarrollaremos estos temas por clase
CLASE 01
· Introducción al curso.
· Manejo de entornos de Python utilizando pip y pipenv.
· Introducción a Git y buenas practicas en su uso.
CLASE 02
· Inteligencia artificial, su impacto en la sociedad y los negocios.
· Examinación de casos de uso.
CLASE 03
· Matplotlib, numpy y análisis exploratorio de datos.
CLASE 04
· Qué es un datasets.
· Consideraciones al recopilar data.
· Uso ético de la información.
· Sesgos.
CLASE 05
· Funcionamiento de redes neuronales.
· Funciones de pérdida.
CLASE 06
· Pytorch.
· Utilización de modelos pre-entrenados.
CLASE 07
· Definición de modelos propios.
· Dataloaders y datasets.
CLASE 08
· Entrenando un modelo.
CLASE 09
· Redes convolucionales y manipulación de imágenes.
· Espacios latentes.
CLASE 10
· Segmentación de objetos con YOLOv5.
CLASE 11
· Continuación de segmentación de objetos.
CLASE 12
· Trabajo practico evaluatorio.
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