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¿Qué nos brinda este curso?

En un mundo donde la Inteligencia Artificial avanza rápidamente y se convierte en una herramienta esencial en diversos campos, Microsoft busca facilitarnos el camino con el lanzamiento de su curso «Artificial Intelligence for Beginners – A Curriculum».

Artificial Intelligence for Beginners

Este programa educativo, orientado a principiantes, se presenta como una guía completa y accesible para aquellos que desean iniciar o profundizar en su comprensión de la inteligencia artificial.

La distinción de este curso radica en su enfoque práctico y centrado en proyectos. Cada lección incluye material de lectura previa y cuadernos Jupyter ejecutables que exploran los conceptos teóricos a través de ejemplos prácticos.

Estos cuadernos están especialmente diseñados para los marcos de trabajo más populares, como TensorFlow y PyTorch, permitiendo a los estudiantes experimentar directamente con las herramientas utilizadas en la industria.

El programa educativo abarca un plan integral distribuido a lo largo de 12 semanas, dividido en 24 lecciones detalladas que se centran en diversas facetas de la Inteligencia Artificial:

1. Introducción a la Inteligencia Artificial:
   • Historia y fundamentos de la IA.
   • Diferentes enfoques de la IA, incluyendo la Inteligencia Artificial Simbólica (GOFAI) con representación del conocimiento y razonamiento.
2. Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo:
   • Conceptos clave detrás de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
   • Uso de TensorFlow y PyTorch para ilustrar estos conceptos a través de código.
3. Arquitecturas Neuronales para Imágenes y Texto:
   • Modelos recientes para el trabajo con imágenes y texto.
   • Exploración de enfoques menos populares en IA, como Algoritmos Genéticos y Sistemas Multiagente.
4. Visión por Computadora:
   • Introducción a la visión por computadora y el uso de OpenCV.
   • Redes Neuronales Convolucionales y sus arquitecturas.
   • Redes preentrenadas y aprendizaje por transferencia.
5. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
   • Fundamentos de NLP y representación de texto.
   • Modelos de lenguaje y redes neuronales recurrentes.
   • Transformadores y modelos de lenguaje a gran escala.
6. Técnicas Adicionales en IA:
   • Algoritmos Genéticos y Aprendizaje por Refuerzo Profundo.
   • Sistemas Multiagente y su aplicación.
7. Ética en la Inteligencia Artificial:
   • Principios de IA responsable y ética en la tecnología.

Esta estructura detallada asegura que los estudiantes no solo adquieran un conocimiento teórico sólido, sino que también desarrollen habilidades prácticas esenciales para su aplicación en el mundo real.

Artificial Intelligence for Beginners

Fuente:  https://www.genbeta.com/