CURSO CORTO: Inteligencia Artificial con Python

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En el contexto de la evolución tecnológica actual, la comprensión y aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto imperativa en numerosos ámbitos. Con el propósito de capacitar a profesionales en este campo en constante expansión, nos complace presentar el curso de formación continua sobre Inteligencia Artificial con Python. Este programa académico se concibe como un vehículo para dotar a los participantes con las herramientas y conocimientos necesarios para comprender, implementar y optimizar
modelos de IA mediante el uso del lenguaje de programación Python.

El curso se estructura en torno a una serie de pilares fundamentales en el ámbito de la IA, abarcando desde modelos básicos hasta técnicas avanzadas. Iniciaremos el viaje explorando los modelos de regresión, fundamentales para comprender y predecir relaciones entre variables en conjuntos de datos. Posteriormente, nos adentraremos en el vasto territorio de la clasificación, donde analizaremos cómo los algoritmos pueden categorizar datos en clases distintas con base en características específicas.

Continuando con nuestro recorrido, exploraremos el fascinante mundo del clustering, donde se agrupan datos similares en conjuntos homogéneos, permitiendo revelar patrones subyacentes en conjuntos de datos complejos. Además, abordaremos el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), una rama crucial de la IA que implica la comprensión y generación de lenguaje humano mediante algoritmos computacionales.

A medida que avanzamos, nos sumergiremos en el concepto de reducción de dimensiones, explorando cómo podemos representar conjuntos de datos de alta dimensionalidad de manera más eficiente y efectiva. Finalmente, cerraremos nuestro recorrido con el estudio de las reglas de asociación, que nos permiten descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes conjuntos de datos transaccionales.

A lo largo de este curso, los participantes tendrán la oportunidad de combinar teoría y práctica, utilizando Python como herramienta principal para la implementación de algoritmos de IA. Se fomentará el aprendizaje activo a través de ejercicios prácticos, proyectos aplicados y discusiones en grupo, con el objetivo de promover la comprensión profunda y la capacidad de resolver problemas en contextos reales.

En resumen, este curso de formación continua sobre Inteligencia Artificial con Python representa una oportunidad única para adentrarse en el emocionante mundo de la IA, equipando a los participantes con habilidades prácticas y conocimientos teóricos que les permitirán enfrentar los desafíos del futuro con confianza y competencia.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Comprender los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial: Proporcionar a los participantes una sólida comprensión de los principios básicos y avanzados de la IA, desde modelos simples hasta técnicas más complejas.
  • Dominar la implementación de modelos de IA en Python: Capacitar a los participantes en el uso efectivo del lenguaje de programación Python para desarrollar y aplicar modelos de regresión, clasificación, clustering, procesamiento de lenguaje natural, reducción de dimensiones y reglas de asociación.
  • Aplicar técnicas de IA en situaciones del mundo real: Dotar a los participantes con las habilidades necesarias para identificar y resolver problemas prácticos utilizando técnicas de IA, a través de proyectos aplicados y casos de estudio relevantes.
  • Explorar las últimas tendencias y avances en IA: Mantener a los participantes al tanto de los desarrollos más recientes en el campo de la IA, fomentando la exploración de temas emergentes y la adopción de prácticas innovadoras.

El curso se llevará a cabo de manera virtual en las fechas especificadas, del 17 al 30 de junio de la presente gestión. Los participantes tendrán acceso a las sesiones a través de las plataformas virtuales proporcionadas por la unidad de posgrado de la Universidad Autónoma Juan Misael Saracho. Durante estas sesiones, se realizarán clases en tiempo real que incluirán presentaciones, ejemplos prácticos, discusiones en grupo y sesiones de preguntas y respuestas.

Profesionales: Bs. 300

Estudiantes: Bs. 150

CUENTA BANCARIA: BANCO UNIÓN – CUENTA CORRIENTE N° 1-6035089

Con una carga horaria de 60 hrs. académicas.

El curso tiene una duración de 3 semanas con el horario siguiente:

HorarioLunesMartesMiércolesJuevesViernesSábado
19:10 a 21:00 pm.

CERTIFICACIÓN DEL CURSO:

Certificado en condición de APROBADO a participantes que lograron una nota final promedio de más de 70 puntos sobre un total de 100.

Certificado en condición de PARTICIPANTE a quienes no hayan logrado el promedio de aprobación pero que tuvieron una participación regular del Curso.

El perfil de cada estudiante en el curso de Inteligencia Artificial con Python puede variar en función de su experiencia previa, intereses y objetivos individuales. Sin embargo, se puede proporcionar un desglose general del perfil esperado para los participantes:

  • Estudiantes con conocimientos básicos de programación y matemáticas:
    Tienen una comprensión básica de los fundamentos de la programación y la lógica
    computacional.
    Están familiarizados con conceptos matemáticos como álgebra lineal, cálculo y
    estadística.
    Pueden haber tenido experiencia previa con Python u otro lenguaje de
    programación similar.
  • Profesionales de la informática y la tecnología:
    Tienen experiencia en el desarrollo de software y sistemas informáticos.
    Buscan ampliar sus habilidades para incluir la implementación de algoritmos de
    inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus proyectos.
    Desean entender cómo aplicar técnicas de IA para resolver problemas del mundo
    real en diversos dominios.
  • Estudiantes de análisis de datos:
  • Poseen experiencia en el análisis y manipulación de datos utilizando herramientas
  • como Pandas y NumPy en Python.
  • Quieren profundizar su comprensión de técnicas avanzadas de aprendizaje
  • automático y procesamiento de lenguaje natural.
  • Están interesados en aprender nuevas metodologías para explorar y visualizar
  • conjuntos de datos complejos.
  • Profesionales de negocios y consultores:
    Tienen interés en comprender cómo la inteligencia artificial puede aplicarse para
    mejorar la toma de decisiones y la optimización de procesos empresariales.
  • Buscan adquirir habilidades prácticas para el análisis de datos y la generación de
  • insights útiles para la empresa.
  • Quieren familiarizarse con herramientas y técnicas de IA que les permitan trabajar
  • en proyectos interdisciplinarios dentro de sus organizaciones.

  • Día 1 – 3 de junio: Fundamentos de Inteligencia Artificial y Python
    Introducción a la Inteligencia Artificial.
    Conceptos básicos de Python para IA.
    Instalación y configuración de entornos de desarrollo.
    Manipulación de datos con bibliotecas de Python (NumPy, Pandas).
  • Día 2 – 5 de junio: Modelos de Regresión
    Introducción a la regresión lineal y no lineal.
    Implementación de regresión lineal en Python.
    Evaluación de modelos de regresión.
    Regularización y técnicas avanzadas en regresión.
  • Día 3 – 7 de junio: Modelos de Clasificación
    Introducción a la clasificación.
  • Algoritmos de clasificación: Regresión Logística, Árboles de Decisión, Máquinas de
  • Vectores de Soporte (SVM).
  • Evaluación de modelos de clasificación.
  • Estrategias de selección de características.
  • Día 4 – 10 de junio: Clustering y Reducción de Dimensiones
  • Introducción al clustering.
  • Algoritmos de clustering: K-Means, DBSCAN, Clustering jerárquico.
  • Evaluación de algoritmos de clustering.
  • Reducción de dimensiones: Análisis de Componentes Principales (PCA), T-
  • distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
  • Día 5 – 12 de junio: Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
    Introducción al PLN.
    Preprocesamiento de texto: tokenización, lematización, eliminación de stopwords.
    Modelado de temas y clasificación de texto.
    Aplicaciones de PLN: análisis de sentimientos, clasificación de documentos.
  • Día 6 – 14 de junio: Reglas de Asociación y Aplicaciones Avanzadas
  • Introducción a las reglas de asociación.
  • Algoritmos de reglas de asociación: Apriori, FP-Growth.
  • Aplicaciones de reglas de asociación en comercio electrónico y análisis de cestas de
  • compra.
  • Tendencias y avances en Inteligencia Artificial.

Cada día de clase incluirá sesiones teóricas, demostraciones prácticas y ejercicios para reforzar el aprendizaje. Se alienta la participación activa de los estudiantes, promoviendo un entorno colaborativo que facilite la comprensión y aplicación de los conceptos discutidos.

El docente, Dr. Helmer Fellman Mendoza Jurado es un destacado investigador y docente en el campo de la Inteligencia Artificial con una amplia experiencia en la academia. Actualmente se desempeña como docente de pregrado y posgrado en la Universidad Privada Domingo Savio en Tarija y en la Universidad Católica Boliviana “San Pablo”.
Con una trayectoria académica sólida, Helmer ha demostrado un compromiso excepcional con la investigación y la enseñanza en el ámbito de la computación. Obtuvo su Doctorado en Educación
Superior en Ciencias Computacionales en la Universidad de Bremen, Alemania, lo que le proporcionó una base sólida en el campo de la educación y la informática.
Como investigador científico, Helmer ha realizado contribuciones significativas en campos de vanguardia como la Inteligencia Artificial en instituciones reconocidas como la Universidad de Barcelona, la Universidad Mayor de San Andrés y la Universidad Privada Domingo Savio. Su experiencia abarca una amplia gama de áreas dentro de la Inteligencia Artificial, incluyendo Machine Learning, Deep Learning, Minería de Datos y Visión Artificial.
Además, Helmer cuenta con un Master en Seguridad Informática de la Universidad Autónoma Juan Misael Saracho, lo que le otorga un conocimiento profundo en áreas como Ethical Hacking e Informática Forense. Su pasión por la ciencia y la tecnología lo ha llevado a especializarse también en otros campos emergentes como la Computación Cuántica, la Física y Matemática Cuántica, así como en el desarrollo de aplicaciones web, de escritorio y móviles.

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