Introducción a Inteligencia Artificial
4.5Sep 20205h972Básico
Mira las primeras clases gratisAprende sobre los primeros pasos en la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales.
¿Qué aprenderás?
- Conceptos básicos y fundamentales sobre Inteligencia Artificial.
- Machine Learning y específicamente sobre Redes Neuronales Artificiales.
- Teoría de Redes Neuronales Artificiales, un par de ejercicios utilizando Python.
Temario del curso
Exploraremos las definiciones de Inteligencia Artificial así como también su historia y aplicaciones actuales.
Durante esta clase nos enfocaremos en el Aprendizaje Automático o Machine Learning, que es un área dentro de Inteligencia Artificial.
- 2.1 - Qué es el Machine Learning y cuál es su lugar en la Inteligencia Artificial
- 2.2 - Tipos de Machine Learning
- 2.3 - Machine Learning Supervisado: Caso de Estudio Redes Neuronales Artificiales
- 2.4 - Los Datos para trabajar en Machine Learning
- 2.5 - Práctica 1: hello world Machine Learning. (Parte 1)
- 2.6 - Práctica 1: hello world Machine Learning. (Parte 2)
¿Qué son las redes neuronales artificiales? y ¿qué tan diferentes son de las redes neuronales biológicas? En esta clase se repasan conceptos básicos, modelo matemático de una neurona artificial, así como los primeros pasos prácticos con python + Tensorflow en Google Collab.
Aprenderás cómo se construyen las redes neuronales artificiales. ¿Qué tipo de arquitecturas existen según las aplicaciones? ¿Cuáles son los pasos para construir, entrenar y evaluar las redes? Practicar con python + TensorFlow en Google Colab y hablaremos sobre las aplicaciones que existen hoy gracias a las redes neuronales artificiales.
- 4.1 - Arquitecturas de las Redes Neuronales Artificiales
- 4.2 - Construyendo y entrenando Redes Neuronales Artificiales
- 4.3 - Evaluando el rendimiento de las Redes Neuronales Artificiales
- 4.4 - Práctica 1: Manos a la obra con las redes neuronales artificiales y TensorFlow. (Parte 1)
- 4.5 - Práctica 1: Manos a la obra con las redes neuronales artificiales y TensorFlow. (Parte 2)
- 4.6 - Aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales.
42 calificaciones de 972 estudiantes4.5
Isaac Rodriguez18 oct 2020
Excelente curso introductorio, siempre es bueno aprender de nuevas tecnologías.
E
Ernesto Torres19 sept 2020
Bien, ya puedo hacer unos pequeños experimentos con ia
Jose Samuel Alonso Castillo Quispe2 oct 2021
Se entendió bien, solo las ultimas partes en la practica la profesora se estaba apagando =/, mas emoción al explicar es lo q los caracteriza.
enrique ubaldo6 nov 2020
El curso comienza bastante potente me gusto mucho la parte teórica solamente que se queda ahí en lo teórico y la parte practica deja mucho que desear por eso le pongo esta puncionan
Daniel Huaman3 nov 2020
muy bueno el curso , pero tenia para mas el curso , me hubiera gustado mas ejemplos practicos, casos reales.
