inteligencia artificial con python | certificación profesional
Modalidad: Online
Duración: 12 Meses
2 clases en vivo por Zoom por semana
La diplomatura en Inteligencia Artificial con Python te preparará para diseñar soluciones innovadoras que están revolucionando industrias enteras.
Las empresas buscan activamente individuos que puedan desarrollar y gestionar modelos de artificial intelligence (AI) para mejorar la eficiencia y la innovación.
Con la certificación desarrollarás habilidades prácticas y altamente demandadas en el mercado global, preparándote para enfrentar desafíos innovadores y construir soluciones que impacten positivamente en el mundo.
Con un enfoque práctico, recursos extensivos y un equipo de instructores expertos, te preparamos para enfrentar los desafíos del mercado laboral y destacar en tu carrera profesional. Inscríbete hoy y da el primer paso hacia un futuro en inteligencia artificial.
PROMOCIONES PAGO TOTAL en Argentina
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Hasta 12 cuotas sin interés, tarjetas de crédito Visa, MasterCard y American Express emitidas por entidades bancarias.
09 de Diciembre 2024 (últimas vacantes)
Lunes 19:00 Horas
Martes 19:00 Horas
06 de Enero 2025
Lunes 19:00 Horas
Martes 19:00 Horas
Las 2 clases semanales se dictan en vivo por Zoom y tienen una duración de 45 a 90 minutos dependiendo del tema y la interacción con los estudiantes. Todas las clases quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia.
Los horarios de las clases se llevan a cabo después de las 19:00 horas los días de semana y por la mañana los sábados, dependiendo de las distintas etapas de la cursada, del tema y del profesor que las imparta, y pueden variar.
¡No necesitas experiencia en ninguna área! Nuestra Certificación en Inteligencia Artificial con Python te ofrece una modalidad de cursada flexible y personalizada. Además de las clases online en vivo todas las semanas, tendrás la libertad de avanzar a tu propio ritmo y elegir el orden en que deseas abordar los temas.
Pago Total: El estudiante dispone de 2(dos) años para finalizar su cursada desde el momento de su inscripción.
Valor: $890.000 ARS. Hasta en 12 cuotas sin interés con tarjetas de crédito Visa, Master y Amex emitidas por entidades bancarias.
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Durante la cursada de la Diplomatura en Inteligencia Artificial con Python nos adentraremos en las matemáticas esenciales para la IA, desde vectores y matrices hasta funciones y optimización. Después, aprenderás a analizar datos utilizando herramientas especializadas de Python, seguido de un profundo estudio en Machine Learning, donde abordaremos desde regresión hasta métodos de ensamble y detección de anomalías.
Continuaremos con un enfoque en Deep Learning, incluyendo su implementación en PyTorch y técnicas de selección de modelos. Luego, exploraremos Computer Vision con enfoque en CNNs, detección de objetos y segmentación semántica. Por último, te sumergirás en el Procesamiento del Lenguaje Natural, desde RNNS hasta Transformers y aplicaciones de BERT.
Aprender Artificial Intelligence con Python a tu ritmo y sin experiencia previa
La diplomatura en Inteligencia Artificial con Python te ofrece una modalidad de cursada en vivo, flexible y personalizada. No hay necesidad de preocuparte por el tiempo, ya que también podrás cursar de forma asincrónica si así lo prefieres.
Nivelación
Programación Lógica + Bases de Datos + Probabilidad y Estadística + GitHub.
Introducción
Introducción Conceptual + Introducción a los Lenguajes de Programación + Taller de Programación.
Especialización
Clases en vivo teóricas y prácticas sobre las principales librerías, técnicas y herramientas.
Proyecto Final
Tutoría docente para la realización y presentación del proyecto final de cursada.
Aval Académico UTN
La Universidad Tecnológica Nacional sede Reconquista ha validado la calidad académica de nuestras cursadas mediante la Resolución Nº 290/20, reconociendo así la excelencia de nuestra enseñanza.
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Programa académico de la Diplomatura en Inteligencia Artificial con Python
Nivelación
- Programación lógica.
- Bases de datos relacionales y no relacionales.
- Probabilidad y Estadística.
Introducción a Python
- Tipos de datos y estructuras de control.
- Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos.
- Módulos y funciones.
- Python ejecutable: Bash, VSCode.
- Introducción a POO.
Matemáticas para IA
- Vectores y Matrices.
- Factorización.
- Funciones, derivadas e integrales.
- Optimización, SGD, convexidad.
- Elementos de Probabilidad y Estadística.
Análisis de datos
- Análisis exploratorio: Uso de bibliotecas.
- Indexado, Agrupación y Agregación, Pivot Table y Joins.
- Visualización.
- Data Wrangling.
- Conexiones a bases de datos.
Machine Learning
- Introducción al Aprendizaje Automático.
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Evaluación de modelos.
- Regularización y Feature Engineering.
- Clasificación – Regresión logística.
- Métodos supervisados no paramétricos.
- Métodos de ensamble (Bagging, Boosting).
- Boosting de árboles.
- Detección de anomalías y shap values.
- Webscrapping: APIS, ChromeDevTool, Selenium, XPath.
- Series de tiempo.
- Aprendizaje no supervisado: clustering.
- Reducción de Dimensionalidad.
- Redes bayesianas.
- Sistemas de recomendación.
- Uso de LLMs para hacer operaciones de ML.
Deep Learning
- Introducción a Deep Learning.
- Redes neuronales de una capa.
- Redes neuronales multicapa.
- MLP a medida: uso de Keras.
- Selección de modelos: búsqueda de parámetros.
- Algoritmos de optimización.
- Sistemas de recomendación.
- Introducción al Reinforcement Learning.
Computer vision
- Introducción al Procesamiento de Imágenes.
- OpenCV.
- Redes convolucionales (CNNs).
- Arquitecturas CNNs modernas.
- Uso de modelos preentrenados.
- Detección de objetos.
- Segmentación semántica.
- Modelos Generativos, GANs y VAEs.
Procesamiento del lenguaje natural
- Introducción a NPL, alternativas a Deep Learning.
- RNNS, Arquitecturas RNNs modernas.
- Embeddings.
- Aplicaciones de RNN.
- Mecanismos de atención, Atención en RNNs.
- Transformers.
- Aplicaciones de BERT.
Experto en Power BI
- Datos dentro de la administración empresarial con BI
- Introducción al Power BI como herramienta clave.
- Cargar datos a Power BI.
- Utilizando Power Query
- Generación de columnas y tabla calendario para
- lograr una buena gestión de los datos.
- Utilizar Dax para gestionar datos.
- Diseño de informes / gráficos.
- Proyecto final.
Instancias de Evaluación
Presentación de proyecto final y Examen final de la diplomatura (Mínimo 60 % de respuestas correctas).
Autoevaluación Etapa de Nivelación (optativa).
Equipo docente de la Diplomatura en Inteligencia Artificial con Python
Ignacio Urteaga
MBA en Dirección de Sistemas de Información. Físico, (Tesis en física nuclear) Investigador, Premiado en 2001 por sus trabajos en Ciencia de Datos. Más de 30 años de experiencia docente en Universidades y en la aplicación de Datos y BI como Director, Gerente o Consultor en el ámbito público y privado.
Anahí Romo
Licenciada en Ciencias Físicas de la Universidad de Buenos Aires. Maestría en gestión de la energía en la Universidad Nacional de Lanús. Maestría de energías renovables Universidad Nacional de Salta. Desarrolladora Python.
Nicolás del Frate
Ingeniero Electrónico especializado en Telecomunicaciones (FI-UNLP). PM y Program Manager en Google, para proyectos de USA. Más de 20 años de experiencia laboral, en empresas como Ericsson, MCI-Verizon, Telecom Personal, Avaya, ZTE y Telecentro.
Julio Paredes
Ingeniero Industrial con un MBA enfocado en el análisis de datos, orgullosamente venezolano, con más de 15 años de experiencia en áreas como inteligencia empresarial, cadena de suministro, docencia en IT y gestión, tanto a nivel nacional como internacional.
SUSCRIPCIÓN MENSUAL
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DESDE EL EXTERIOR: $50 USD MENSUALES
Introducción a la Inteligencia Artificial con Python
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI. Desde la conducción autónoma hasta la medicina personalizada, la IA está revolucionando múltiples sectores. Uno de los lenguajes de programación más populares y poderosos para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial es Python. Su sintaxis clara y sus bibliotecas extensas lo convierten en una herramienta ideal tanto para principiantes como para expertos. Este artículo explora los beneficios de aprender inteligencia artificial con Python, el contenido típico de un curso, y cómo elegir el mejor programa para tus necesidades.
Beneficios de Aprender Inteligencia Artificial con Python
Python se ha consolidado como el lenguaje preferido para la inteligencia artificial por varias razones. Primero, su facilidad de uso y legibilidad permiten que los desarrolladores se centren más en la resolución de problemas que en la sintaxis del código. Las bibliotecas y frameworks específicos como TensorFlow, Keras, y PyTorch simplifican la creación de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas.
Otro beneficio significativo es la vasta comunidad de Python, que proporciona soporte continuo y recursos abundantes. Esto incluye foros, tutoriales, y documentación exhaustiva que facilitan el aprendizaje y la resolución de problemas. Además, Python es altamente versátil, lo que permite su integración con otras tecnologías y lenguajes, ampliando así su aplicabilidad en proyectos de IA.
Fundamentos de IA
Un curso integral de inteligencia artificial con Python generalmente comienza con los fundamentos de IA. Esto incluye una introducción a conceptos clave como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Los estudiantes aprenden sobre algoritmos básicos y cómo estos se implementan utilizando Python.
Aprendizaje Automático y Python
El corazón de cualquier curso de IA es el aprendizaje automático. Aquí es donde Python realmente brilla. Los cursos suelen cubrir temas como regresión lineal y logística, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, y redes neuronales. Se enseñan utilizando bibliotecas populares como Scikit-learn para algoritmos más básicos, y TensorFlow o Keras para modelos más complejos.
Proyectos Prácticos
Una parte crucial del aprendizaje es la aplicación práctica. Los cursos de IA con Python incluyen proyectos que permiten a los estudiantes aplicar lo aprendido en escenarios del mundo real. Esto puede incluir desde la creación de un sistema de recomendación hasta el desarrollo de un chatbot. Estos proyectos ayudan a consolidar el conocimiento y proporcionar experiencia práctica invaluable.
Metodologías de Enseñanza Efectivas de un Curso de IA con Python
Un curso efectivo debe combinar teoría con práctica. Las metodologías de enseñanza pueden incluir lecciones en video, lecturas, ejercicios prácticos y proyectos. Es vital que el curso ofrezca evaluaciones periódicas para asegurar que los estudiantes están asimilando los conceptos correctamente. La interacción con instructores y compañeros también puede ser un componente valioso, ya que fomenta un aprendizaje colaborativo.
Los recursos de apoyo son esenciales para un aprendizaje efectivo. Esto incluye acceso a bibliotecas de código, datasets para práctica, y foros de discusión para resolver dudas. Materiales adicionales como libros, artículos académicos y casos de estudio pueden enriquecer la comprensión y proporcionar una perspectiva más amplia sobre el uso de IA en diferentes industrias.