Inteligencia Artificial: Programación de redes neuronales nivel 3
Opciones de matriculación
Adquirirás conocimientos para el diseño e implementación de las arquitecturas convolucionales y recurrentes de las redes neuronales artificiales.
En este curso online, llamado Programación de redes neuronales, 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 el curso aprenderás las nociones básicas de la inteligencia artificial y harás un viaje desde sus inicios hasta la actualidad. Este primer nivel estará orientado a la implementación de herramientas en la transformación y visualización de datos para su posterior uso en algoritmos de redes neuronales que permitan resolver problemas de regresión y clasificación.
¿Qué vas a aprender en este curso?
Aprenderás a utilizar estas topologías de red en problemas de transfer learning, procesamiento de texto, detección de objetos y diagnóstico clínico, entre otros. Para efectos de las actividades prácticas, se usará el lenguaje de programación Python y se resaltará la importancia que este tiene en el área de la IA. Para este viaje, debes tener nociones básicas de programación en Python como herramienta básica para la gestión de los datos, la representación de información y su procesamiento en algoritmos de IA.
Además, verás los elementos básicos y necesarios para implementar estas redes neuronales en el lenguaje de programación Python usando las librerías Pandas, Numpy y Matplotlib para el procesamiento de la información y, finalmente, el uso de librerías como Scikit-Learn, Keras, Tensorflow y nltk para implementar estas redes neuronales artificiales a través de su entrenamiento, validación y prueba.
A continuación, te presentamos los contenidos temáticos por lecciones y las unidades de estudio que te sugerimos para el desarrollo total del curso.
Unidad 1
Redes neuronales convolucionales
Unidad 2
Diferentes tipos de convolución
Unidad 3
Transfer learning
Unidad 4
Object detection
Unidad 5
Image segmentation
Unidad 6
Image captioning
Unidad 7
Diagnóstico médico
Unidad 8
Redes neuronales recurrentes
Unidad 9
Long Short-Term Memory – LSTM
Unidad 10
Procesamiento de texto
Unidad 11
Chat bot
Unidad 12
Arquitecturas CNN-LSTM
¿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
