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Curso online bonificado de curso prueba

visto buenoAcceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana

visto buenoCertificado acreditativo

Diploma Acreditación

visto buenoContenidos didácticos de calidad

visto buenoCalendario flexible

visto buenoProfesores especializados

visto buenoAula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone

visto buenoOpción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)

Calificación actual: 4.1 de 3864 votos




Inteligencia Artificial Nivel Intermedio

ticket Calendario: Flexible.

ticket Fecha disponible: Inmediata.

ticket Porcentaje de Bonificación: 100%

ticket Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.

ticket Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.

ticket Temario Personalizado.

Mejora tus habilidades en IA con un curso online sobre Inteligencia Artificial Nivel Intermedio

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el mundo laboral, y un curso online de IA Nivel Intermedio brinda a los profesionales la oportunidad de expandir sus habilidades en esta área en rápido crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y equilibrar el estudio con sus responsabilidades laborales y personales.

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La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el mundo laboral, y un curso online de IA Nivel Intermedio brinda a los profesionales la oportunidad de expandir sus habilidades en esta área en rápido crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y equilibrar el estudio con sus responsabilidades laborales y personales.

Este curso cubre conceptos clave como algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora. Los profesionales adquirirán habilidades para desarrollar e implementar soluciones de IA en sus campos de trabajo, lo que aumentará la eficiencia y la productividad.

Al dominar las habilidades intermedias de IA, los profesionales pueden impulsar la innovación y el crecimiento en sus organizaciones, al tiempo que mejoran sus perspectivas de empleo y salarios en el competitivo mercado laboral.

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Publico Objetivo Público Objetivo
El público objetivo para este curso de Inteligencia Artificial nivel intermedio son estudiantes y profesionales que ya tienen experiencia previa en programación y conocimientos fundamentales de IA y desean profundizar en su comprensión de las técnicas y herramientas de Inteligencia Artificial. Este curso está diseñado para aquellos que buscan desarrollar habilidades prácticas y teóricas en las principales técnicas de Aprendizaje Automático y Redes Neuronales Artificiales, y su aplicación en áreas como Procesamiento de Lenguaje Natural y Visión por Computadora. Además, este curso es adecuado para aquellos que desean aprender sobre las aplicaciones de IA en tiempo real y cómo optimizar los modelos de IA para el rendimiento en tiempo real, y también para aquellos interesados en la ética y responsabilidad en la IA y los desafíos y tendencias futuras en el campo de la Inteligencia Artificial.
Duracion Duración
La duración del curso Inteligencia Artificial Nivel Intermedio es de 40, aunque es posible establecer cursos de menos o de más de horas lectivas según se necesite.

Fecha de inicio:

A elegir por la empresa, siempre notificando a FUNDAE con siete días de antelación si se trata de un curso bonificado.
empresas de cursos bonificados Objetivos
El objetivo de este curso de Inteligencia Artificial nivel intermedio es proporcionar a los estudiantes un conocimiento intermedio sobre las técnicas y herramientas de Inteligencia Artificial. Se espera que los estudiantes adquieran habilidades prácticas y teóricas en las principales técnicas de Aprendizaje Automático y Redes Neuronales Artificiales, así como en sus aplicaciones en Procesamiento de Lenguaje Natural y Visión por Computadora. Además, se espera que los estudiantes aprendan sobre las aplicaciones de IA en tiempo real y cómo optimizar los modelos de IA para el rendimiento en tiempo real. Por último, el curso se centrará en la ética y responsabilidad en la IA, y se espera que los estudiantes comprendan los desafíos y tendencias futuras en el campo de la Inteligencia Artificial. Al completar el curso, los estudiantes estarán equipados con las habilidades necesarias para aplicar la IA en proyectos del mundo real y estar al tanto de los desafíos y oportunidades que presenta esta tecnología en constante evolución.

Bonificacion Bonificación
Este curso es bonificable al 100% de su coste, siempre que el alumno alcance el 75% de cumplimiento del programa del mismo.
La bonificación se aplica como descuento en el pago de los seguros sociales por parte de la empresa receptora de la formación.
Modalidades Modalidades
Existen dos modalidades disponibles:

Curso online bonificado: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses.

Curso online y con sesiones presenciales (blended learning): En esta modalidad los trabajadores realizan el curso a través de internet en horarios libres pero deben asistir a sesiones presenciales semanales o quincenales, según se establezca en el plan de formación. Esta modalidad está disponible en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla.
cursos tripartita Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Inteligencia Artificial Nivel Intermedio es el siguiente:

  • 1 Repaso de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial
    • 1.1 Aprendizaje supervisado y no supervisado
    • 1.2 Redes neuronales artificiales
    • 1.3 Procesamiento de lenguaje natural
    • 1.4 Visión por computadora
  • 2 Modelos de Aprendizaje Automático Avanzados
    • 2.1 Árboles de decisión y ensamblado de modelos
    • 2.2 Métodos de regresión avanzados
    • 2.3 Algoritmos de clustering
    • 2.4 Aprendizaje por refuerzo
  • 3 Arquitecturas avanzadas de Redes Neuronales Artificiales
    • 3.1 Redes convolucionales y su aplicación en visión por computadora
    • 3.2 Redes recurrentes y su aplicación en procesamiento de lenguaje natural
    • 3.3 Redes neuronales profundas y su aplicación en aprendizaje automático
  • 4 Optimización de modelos de Aprendizaje Automático
    • 4.1 Selección de variables y técnicas de reducción de dimensionalidad
    • 4.2 Regularización y penalización de modelos
    • 4.3 Métodos de validación cruzada y ajuste de hiper parámetros Aprendizaje Profundo
  • 5 Definición de Aprendizaje Profundo
    • 5.1 Arquitecturas de Aprendizaje Profundo
    • 5.2 Aplicaciones de Aprendizaje Profundo
  • 6 Procesamiento de Lenguaje Natural Avanzado
    • 6.1 Modelos de lenguaje y su aplicación en traducción automática
    • 6.2 Modelos de atención y su aplicación en resumen de texto
    • 6.3 Redes neuronales transformer y su aplicación en chatbots
  • 7 Visión por Computadora Avanzada
    • 7.1 Detección de objetos y segmentación semántica
    • 7.2 Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales
    • 7.3 Arquitecturas de red avanzadas en visión por computadora
  • 8 Aplicaciones de Inteligencia Artificial en tiempo real
    • 8.1 Procesamiento de flujo de datos con IA
    • 8.2 Reducción de latencia en IA
    • 8.3 Optimización de modelos para desempeño en tiempo real
  • 9 Ética y responsabilidad en la Inteligencia Artificial
    • 9.1 Sesgos y desigualdades en modelos de IA
    • 9.2 Transparencia y responsabilidad en la toma de decisiones
    • 9.3 Casos de estudio de IA ética y responsabilidad
  • 10 Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial
    • 10.1 Aplicaciones emergentes de IA
    • 10.2 Desafíos en la implementación de IA en el mundo real
    • 10.3 Tendencias futuras en la investigación y desarrollo de IA

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