Objetivos
- Dominar los fundamentos de la inteligencia artificial comprendiendo su evolución, paradigmas y aplicaciones en el mundo actual.
- Adquirir conocimientos en programación con Python para el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en IA, incluyendo manipulación de datos y uso de bibliotecas especializadas.
- Aplicar algoritmos de búsqueda y sistemas basados en el conocimiento para resolver problemas complejos y mejorar la toma de decisiones automatizadas.
- Explorar técnicas de aprendizaje automático, incluyendo modelos supervisados y no supervisados, como KNN, árboles de decisión y clustering, para desarrollar sistemas predictivos y adaptativos.
- Comprender y aplicar el aprendizaje profundo (deep learning) mediante redes neuronales como Multi-Layer Perceptron, Convolutional Neural Networks y Recurrent Neural Networks.
- Desarrollar modelos avanzados de IA a través de técnicas de machine learning como bagging & boosting, support vector machines y reglas de asociación.
- Integrar la inteligencia artificial en la ciencia de datos aplicando herramientas avanzadas para la generación de modelos predictivos y la automatización de procesos.
- Analizar la web semántica y las ontologías como base para la estructuración del conocimiento y la interconexión de datos en IA.
- Explorar técnicas de computación evolutiva como algoritmos genéticos, optimización y redes neuronales para el desarrollo de sistemas inteligentes más eficientes.
- Garantizar una visión ética y responsable de la IA, abordando los desafíos actuales y su impacto en la sociedad y en los negocios.
Este programa te preparará para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inteligencia artificial que transformen la manera en que se toman decisiones y se analizan datos en el mundo digital.