Intel: Obtén ahora un curso gratuito de Python orientado a Inteligencia Artificial

Este curso está dirigido a desarrolladores, estudiantes o profesionales de la industria de otros campos de la ingeniería y la informática que sienten curiosidad por la IA. 

Explore la inteligencia artificial, para qué se usa y por qué, sin las matemáticas que implican los cursos posteriores.

Los temas cubiertos incluyen:

  • La historia de la IA y por qué es una de las tecnologías clave de la actualidad
  • El papel de la IA en la empresa y en diversas industrias, desde la medicina hasta la conducción automatizada
  • Por qué los datos son importantes tanto para entrenar redes neuronales como para los pasos de un flujo de trabajo de ciencia de datos
  • Una introducción al aprendizaje supervisado y al aprendizaje profundo (antes de realizar un curso completo de aprendizaje profundo)
  • Una introducción al hardware y software actuales

Al final de este curso, los estudiantes tendrán conocimientos prácticos de:

  • La definición de IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y los desarrollos históricos que ahora diferencian la IA moderna de la IA del pasado.
  • Cómo la IA puede ayudar a resolver problemas en la industria actual (con ejemplos) y cómo se está volviendo más importante en la informática empresarial
  • La importancia de los conjuntos de datos, las fuentes de datos, la resolución de problemas con datos y los flujos de trabajo de ciencia de datos.
  • Los fundamentos del aprendizaje supervisado y una introducción a los conceptos del aprendizaje profundo
  • Cómo se pueden aplicar el hardware y el software Intel® para resolver problemas de IA

El curso se estructura en torno a ocho semanas de conferencias y ejercicios. Cada semana requiere 90 minutos para completarse. 

Los ejercicios se implementan en Python *, por lo que se recomienda familiarizarse con el idioma (puede aprender a lo largo del camino).

Prerrequisitos

Programación Python *

Semana 1

Esta clase presenta los conceptos clave de la IA:

  • La definición de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Desarrollos históricos que ahora diferencian la IA moderna de la IA anterior
  • Ejemplos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Las diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado
  • Ejemplos de dónde se está aplicando la IA

Semana 2

Esta clase cubre las industrias que están siendo transformadas por la IA y da ejemplos de:

  • Salud y genómica
  • Transporte y conducción automatizada
  • Cadena minorista y de suministro
  • Finanzas
  • Industrial
  • Gobierno
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Semana 3

Esta clase se centra en la IA en la empresa, presenta el flujo de trabajo de la ciencia de datos y le enseña cómo:

  • Identificar los pasos en el flujo de trabajo de la ciencia de datos.
  • Identificar los roles clave y los conjuntos de habilidades dentro del campo de la IA.
  • Describir formas de estructurar un equipo de IA.
  • Identificar los conceptos erróneos comunes de la ciencia de datos
  • Identificar los componentes del mantenimiento del modelo de IA después de la implementación.

Semana 4

Esta clase presenta el concepto de aprendizaje supervisado. Usted será capaz de:

  • Explicar cómo formular un problema de aprendizaje supervisado.
  • Comparar y comprender las diferencias entre entrenamiento e inferencia.
  • Describir los peligros del sobreajuste y el entrenamiento frente a los datos de prueba.
  • Comprender cómo se aplica el lenguaje de programación Python a la IA.

Para obtener una visión más avanzada del aprendizaje automático y el aprendizaje supervisado, consulte  Aprendizaje automático .

Semana 5

Esta clase se enfoca en fuentes y tipos de datos. Dado que los datos son una parte fundamental del entrenamiento de una red neuronal de inteligencia artificial, esta lección analiza:

  • Cómo reconocer situaciones en las que se necesitan más muestras de datos
  • Gestión de datos, aumento de datos e ingeniería de funciones
  • Cómo identificar problemas como sobreajuste y desajuste
  • Varios conjuntos de datos populares utilizados en el entrenamiento de redes neuronales.
  • Diferentes métodos de preprocesamiento de datos
  • Formas de etiquetar datos
  • Cómo identificar desafíos al trabajar con datos

Semana 6

Esta sesión revisa los principios del aprendizaje profundo, que incluyen:

  • Los conceptos básicos del aprendizaje profundo y cómo encaja en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
  • Los tipos de problemas que resuelve el aprendizaje profundo
  • Los pasos para construir un modelo de red neuronal
  • La definición de una red neuronal convolucional (CNN)
  • Transferir el aprendizaje y por qué es útil
  • Arquitecturas de aprendizaje profundo comunes

Para obtener una visión más avanzada del aprendizaje profundo, consulte  Aprendizaje profundo .

Semana 7

Esta semana cubre el hardware, que incluye:

  • Computación de extremo a extremo para IA
  • Las capacidades que brindan los centros de datos, las puertas de enlace y la informática de borde.
  • Los diferentes tipos de procesadores desde el centro de datos hasta el borde
  • Cómo se aplica el hardware Intel® a la IA

Semana 8

Concluya el curso con una revisión de los componentes básicos del software importantes. Esta clase cubre:

  • Marcos de aprendizaje profundo
  • Bibliotecas y marcos optimizados para la arquitectura Intel®
  • El impacto de big data y el uso de la biblioteca BigDL para Apache Spark *
  • Obtener acceso a Intel® AI DevCloud

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1 comentario de “Intel: Obtén ahora un curso gratuito de Python orientado a Inteligencia Artificial”

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