Malla Curricular
► I. Introducción a la IA
La inteligencia artificial está revolucionando la industria global. Este curso entrega fundamentos teóricos y prácticos para aplicar la IA estratégicamente y liderar soluciones innovadoras en un entorno digital y automatizado.
► II. Machine Learning I
Introduce los fundamentos del aprendizaje supervisado y entrega herramientas prácticas
para aplicar modelos clásicos de clasificación y regresión, junto con técnicas básicas de
explicabilidad.
► III. Machine Learning II
Este curso complementa el curso Machine Learning I con técnicas de aprendizaje no supervisado, reducción de dimensionalidad y métodos avanzados como boosting. Incluye herramientas de interpretabilidad de modelos para aumentar la transparencia y confianza en
las decisiones algorítmicas.
► IV. Aprendizaje profundo / Deep Learning
El aprendizaje profundo (deep learning) es una técnica de machine learning enfocada en
resolver problemas de percepción como reconocimiento de imágenes, audio o video. A
diferencia del enfoque tradicional, trabaja directamente con los datos sin necesidad de
extraer atributos manualmente, utilizando redes neuronales con múltiples capas. Este curso
aborda sus fundamentos teóricos y prácticos, con aplicaciones usando Keras en Python.
► V. Visión Artificial
Este curso entrega una formación práctica y conceptual en visión artificial, cubriendo desde
los fundamentos clásicos de imagen digital hasta técnicas modernas basadas en aprendizaje profundo. Se explorarán aplicaciones reales en clasificación, detección, segmentación, reconstrucción 3D, y SLAM, utilizando Python, OpenCV y PyTorchVI. Aprendizaje por refuerzo
► VI. Aprendizaje por refuerzo
Este curso entrega los fundamentos del aprendizaje por refuerzo y su combinación con aprendizaje profundo. A través de una metodología práctica, aprenderás a implementar desde cero algoritmos adaptativos para resolver tareas de control basadas en la experiencia
► VII. Procesamiento de lenguaje natural
Se estima que el 80% de los datos clave para la toma de decisiones no están estructurados. Este curso ofrece fundamentos teóricos y prácticos para desarrollar soluciones de analítica textual, aplicando técnicas de procesamiento de lenguaje natural, recuperación de información y aprendizaje automático
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