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¿Cuánto tiempo invertirás?

Duración: 48 horas en total

12 unidades: 14 temas

19 videos: 9 horas

5 lecturas y 15 colab: 9 horas

7 actividades prácticas: 6 horas

¿A quién va dirigido?

Dirigido a Todas las regiones Colombianas y del exterior y población estudiante de pregrado, profesores, egresados, público externo dirigido a jóvenes desde los 13 años en adelante y personal adulto

Fechas importantes

Pagos entre nov. 3, 2023 y ene. 20, 2024

Inicio del curso 24 de enero


Inteligencia Artificial nivel 2-Dirigido
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Opciones de matriculación

Texto del resumen del curso:

Aprenderás conceptos sólidos para la implementación de algoritmos de redes neuronales artificiales MLP







En este curso online, llamado Inteligencia Artificial: Programación de redes neuronales nivel 2, se trabajará en la modalidad de dirigido, con el acompañamiento de un tutor que estará dispuesto a resolver tus dudas e inquietudes en los encuentros sincrónicos y los foros. En este curso, aplicarás los conceptos adquiridos desde la intuición en problemas de la vida real y aprenderás también conceptos sólidos para la implementación de algoritmos de redes neuronales artificiales MLP. Además, harás un viaje desde las métricas para la validación de las diferentes arquitecturas de redes y diferentes técnicas para mejorar el desempeño de estas, como inicialización de pesos, uso de funciones de pérdida y regularización, entre otras.





¿Qué vas a aprender en este curso?

En este nivel estarás entrando a pasos agigantados a la cuarta revolución industrial (4RI), que generará cambios radicales en todas las áreas del conocimiento, desde la economía hasta la salud, desde el derecho hasta la automatización de los hogares, desde las ciudades inteligentes hasta el metaverso, es decir, en prácticamente en todas las actividades conocidas y muchas por conocer, que requieren talento cada vez más especializado para sobrevivir y generar cambios positivos impulsado por esta nueva revolución.

A continuación, te presentamos los contenidos temáticos por unidades y temas de estudio que te sugerimos para el desarrollo total del curso.

Unidad 1 y 2

  • Métricas de error para problemas de regresión
  • Métricas de error para problemas de clasificación

Unidad 3

Arquitectura de una red neuronal artificial MLP

Unidad 4

Validación cruzada

Unidad 5

Sobre ajuste y regularización

Unidad 6

Funciones de pérdida

Unidad 7

Autoencoder y multimodal

Unidad 8

Máquina de Boltzmann y máquina de Boltzmann restringidas

Unidad 9

Desvanecimiento de gradiente

Unidad 10

Inicialización de pesos (weights)

Unidad 11

Algoritmo del descenso de la pendiente

Unidad 12

Algoritmo del descenso de la pendiente

¿Cómo me certifico?

Para alcanzar la certificación que te da la Universidad de Antioquia debes cumplir con el 100 % de la aprobación del curso, la cual está sujeta a la realización de las actividades planteadas en la plataforma. Además, con la aprobación del curso obtendrás una insignia que indica que has alcanzado las habilidades de este nivel, está la podrás compartir en tus redes sociales.

Herramientas

La herramienta que se empleará en esta experiencia de formación es lenguaje de programación Python.

Requisitos

Computador y acceso a internet

Los invitados no pueden entrar a este curso. Por favor acceda con sus datos.