560€
- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Este Curso Certificado Profesional en Inteligencia Artificial (Certificación CAIP) está dirigido a profesionales de la ciencia de datos, equipos de desarrollo de software o analistas de negocios que busquen ampliar sus conocimientos sobre algoritmos de aprendizaje automático y cómo pueden ayudar a crear productos inteligentes que aporten valor a la empresa y quieran prepararse la obtención del Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner recocido oficialmente por CertNexus.
Objetivos
- Preparar, entrenar, evaluar y ajustar un modelo de aprendizaje automático. - Configurar y construir modelos de previsión y agrupación. - Construir modelos de clasificación mediante regresión logística y k -nearest neighbor. - Construir modelos de clasificación y regresión utilizando árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte (SVM). - Construir redes neuronales artificiales para el aprendizaje profundo. - Poner en funcionamiento modelos de aprendizaje automático mediante procesos automatizados. - Mantener los canales y modelos de aprendizaje automático mientras están en producción.
Salidas Profesionales
Gracias a este Curso Certificado Profesional en Inteligencia Artificial (Certificación CAIP) podrás trabajar como ingeniero de machine learning, científico de datos, ingeniero de datos especializado en limpieza y preprocesamiento de datos, y analista de datos. Además, pueden asumir responsabilidades en el mantenimiento y protección de pipelines de aprendizaje automático.
Temario del Certificación Profesional en Inteligencia Artificial (Curso de Preparación + Examen Oficial CAIP)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EMPRESARIALES MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y MACHINE LEARNING (ML)
- Identificar soluciones de IA y ML para problemas empresariales
- Formular un problema de aprendizaje automático
- Seleccionar Enfoques para el Aprendizaje Automático
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPARACIÓN DE DATOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Recopilar datos
- Transformar datos
- Diseñar características
- Trabajar con datos no estructurados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ENTRENAMIENTO, EVALUACIÓN Y AJUSTE DE UN MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Entrenar un modelo de aprendizaje automático
- Evaluar y ajustar un modelo de aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL
- Construir Modelos de Regresión Utilizando Álgebra Lineal
- Construcción de modelos de regresión lineal regularizados
- Construcción de modelos de regresión lineal iterativos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE PREVISIÓN
- Construcción de modelos de series temporales univariantes
- Construcción de modelos de series temporales multivariantes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE CLASIFICACIÓN MEDIANTE REGRESIÓN LOGÍSTICA Y K-NEAREST NEIGHBORS
- Entrenar modelos de clasificación binaria mediante regresión logística
- Entrenar modelos de clasificación binaria mediante k-Nearest Neighbors
- Entrenar modelos de clasificación multiclase
- Evaluación de modelos de clasificación
- Ajuste de modelos de clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE AGRUPACIÓN
- Construir Modelos de Agrupación k-Means
- Construcción de modelos de agrupación jerárquica
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CONSTRUCCIÓN DE ÁRBOLES DE DECISIÓN Y BOSQUES ALEATORIOS
- Construcción de modelos de árboles de decisión
- Construcción de modelos de bosques aleatorios
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CONSTRUCCIÓN DE MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE (SVM)
- Construcción de modelos SVM para clasificación
- Construcción de modelos SVM para regresión
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CONSTRUCCIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES
- Construir Perceptrones Multicapa (MLP)
- Construir redes neuronales convolucionales (CNN)
- Construir redes neuronales recurrentes (RNN)
UNIDAD DIDÁCTICA 11. OPERACIONALIZACIÓN DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Automatizar el Proceso de Aprendizaje Automático con MLOps
- Integrar Modelos en Sistemas de Aprendizaje Automático
UNIDAD DIDÁCTICA 12. MANTENIMIENTO DE OPERACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Proteger los pipelines de aprendizaje automático
- Mantener modelos en producción
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Titulación del Certificación Profesional en Inteligencia Artificial (Curso de Preparación + Examen Oficial CAIP)
"Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. """"""""Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."""""""" El Curso Online de Certificación Profesional en Inteligencia Artificial, una vez superado el examen oficial, estará acreditado por CertNexus."
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
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