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Certificado profesional de inteligencia artificial (CAIPC)

$80

El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial en la que un ordenador/máquina aprende de las experiencias pasadas (datos de entrada) y hace predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería estar, como mínimo, a la altura del ser humano.

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Descripción

Introducción:

En 1959, Arthur Samuel, informático pionero en el estudio de la inteligencia artificial, describió el aprendizaje automático – ML- como «el estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente». El artículo seminal de Alan Turing (Turing, 1950) introdujo una norma de referencia para demostrar la inteligencia de las máquinas, de manera que una máquina tiene que ser inteligente y responder de una manera que no pueda diferenciarse de la de un ser humano.
El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial en la que un ordenador/máquina aprende de las experiencias pasadas (datos de entrada) y hace predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería estar, como mínimo, a la altura del ser humano.
En este material, nos centraremos en los problemas de clustering para el aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means. Para el aprendizaje automático supervisado describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal.

Objetivos de Aprendizaje:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
• Describir los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado
• Utilizar el Análisis de Datos para la toma de decisiones
• Comprender los límites de los algoritmos
• Entender y comprender la programación en Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y los métodos básicos de programación

Público Objetivo:

• Cualquier persona interesada en ampliar sus conocimientos en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
• Ingenieros, analistas, directores de marketing
• Analistas de datos, científicos de datos, administradores de datos
• Cualquier persona interesada en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático

Requisitos Previos:

  • No hay prerrequisitos formales para esta certificación.

Formación:

• Tipo de Curso: Profesional
• Código de la Certificación: CAIPC
• Vencimiento: 3 años

Examen de Certificación:

• Formato: Opción Múltiple
• Preguntas: 40
• Idioma: Inglés, español y portugués
• Puntaje de Aprobación: 32/40 u 80 %
• Duración: 60 minutos
• Libro Abierto: No
• Entrega: Este examen está disponible Online
• Supervisado: Será a discreción del Partner

Entregables:

● Código de examen: Incluye voucher para dar examen online con 2 intentos
● Acceso a material de estudio en español en formato digital
● Incluye simulador con intentos ilimitados
● Curso online: NO incluido en esta opción

Información adicional

Objetivos de Aprendizaje:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
• Describir los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado
• Utilizar el Análisis de Datos para la toma de decisiones
• Comprender los límites de los algoritmos
• Entender y comprender la programación en Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y los métodos básicos de programación

Requisitos Previos:

No hay prerrequisitos formales para esta certificación.

Formación:

• Tipo de Curso: Profesional
• Código de la Certificación: CAIPC
• Vencimiento: 3 años

Entregables:

● Código de examen: Incluye voucher para dar examen online
● Acceso a material de estudio en español en formato digital
● Incluye simulador con intentos ilimitados
● Curso online: NO incluido en esta opción

Intentos:

Máximo 2

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