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Programa del Curso
Introducción a AI Engineering
- ¿Qué es la ingeniería de IA?
- La evolución de la IA y su impacto en la ingeniería
- Conceptos y terminología clave de la IA
Tecnologías básicas de IA
- Descripción del aprendizaje automático
- Aprendizaje profundo y redes neuronales
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Resolución de problemas con IA
- Identificación de problemas adecuados para soluciones de IA
- Recopilación y preprocesamiento de datos
- Selección de modelos y entrenamiento
La IA en el desarrollo de software
- Herramientas de IA para desarrolladores
- Integración de la IA en los sistemas existentes
- Control de versiones y gestión de modelos
IA e ingeniería de datos
- Las tecnologías de big data y su papel en la IA
- Canalizaciones de datos y procesos ETL
- Almacenamiento y gestión de datos para IA
IA ética
- Comprender el sesgo y la equidad en los sistemas de IA
- Privacidad y seguridad en la ingeniería de IA
- Consideraciones éticas y mejores prácticas
Proyecto de IA Management
- Agile metodologías para proyectos de IA
- Funciones y responsabilidades del equipo
- Documentation y la presentación de informes
Manos a la obra AI Engineering
- Configuración del entorno de desarrollo de IA
- Creación y evaluación de modelos de IA sencillos
- Proyectos colaborativos de ingeniería de IA
El futuro de AI Engineering
- Tendencias emergentes en IA
- Aprendizaje continuo y desarrollo de habilidades
- Salidas profesionales en ingeniería de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con la estadística básica y el álgebra lineal
Audiencia
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software
- Analistas de datos
14 Horas
