La inteligencia artificial (IA) es la base a partir de la cual se imitan los procesos de inteligencia humana mediante la creación y la aplicación de algoritmos creados en un entorno dinámico de computación. O bien, dicho de forma sencilla, la IA consiste en intentar que los ordenadores piensen y actúen como los humanos.
Para conseguirlo, se necesitan tres componentes fundamentales:
- Sistemas computacionales
- Datos y gestión de los mismos
- Algoritmos de IA avanzados (código)
Cuanto mayor sea el parecido al comportamiento humano que queremos conseguir, más datos y capacidad de procesamiento se necesitará.
Casos prácticos de inteligencia artificial
La IA se aplica en nuestro día a día, como en los servicios financieros, la detección de fraude, las predicciones de compras en comercios y en las interacciones de asistencia al cliente en línea. Estos son algunos ejemplos:
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- Detección del fraude. El sector de servicios financieros utiliza la inteligencia artificial de dos formas diferentes. La clasificación inicial de aplicaciones de crédito utiliza la IA para saber cuál es la capacidad crediticia. Para supervisar y detectar las transacciones de tarjeta fraudulentas al realizar los pagos en tiempo real se necesitan motores de IA más avanzados.
- Ayuda virtual para clientes (VCA). Los centros de llamadas usan VCA para predecir y responder a las consultas de los clientes sin interacción humana. El reconocimiento de voz, junto con un diálogo humano simulado, es el primer punto de interacción en una consulta al servicio al cliente. En las consultas de mayor dificultad se redirigen a una persona con la que se pueda interactuar directamente.
- Cuando una persona inicia un diálogo en una página web mediante un chat (bot conversacional), la interacción se realiza a menudo con un ordenador que ejecuta un sistema de IA especializado. Si se llega a un punto en el que el bot conversacional no puede interpretar o abordar la pregunta, interviene una persona que se comunicará directamente con ella. Estas instancias no interpretativas alimentan un sistema de computación de aprendizaje automático que mejora la aplicación de la IA en las interacciones futuras.
Descripción
Bienvenidos al Curso Práctico Python para Inteligencia Artificial
En este curso aprenderás el lenguaje de programación Python orientado al desarrollo de algoritmos de machine learning, empezando desde los conceptos básicos de Python (estructuras de datos, funciones, OOP) hasta conocer el uso de las librerías necesarias para iniciar en el campo de la inteligencia artificial como Numpy, Pandas y MatplotLib.
Este curso esta estructurado en 11 secciones:
– Sección 01: Introducción e Instalación de Anaconda
– Sección 02: Conceptos Básicos de Python(Variables, Operadores, Tipos de Datos, Funciones)
– Sección 03: Estructura de Datos(Listas, Sets, Diccionarios, Tuplas)
– Sección 04: Control de Flujo(Condicionales, Bucle For, While, Zip, Enumerate)
– Sección 05: Funciones(Introducción, Lambda, Filter, Map)
– Sección 06: Programación orientada a Objetos(Clase, Métodos, Herencia)
– Sección 07: Introducción a las librerías de IA
– Sección 08: Numpy(Indexación Booleana, Slicing, Broadcasting, operaciones con ndarrays)
– Sección 09: Pandas(Series, DataFrames)
– Sección 10: MatplotLib, Seaborn(Pie Chart, Bar Plot, HeatMap, Scatter Plot, Box Plot, Histogramas)
– Sección 11: Predicción del Potencial de un Jugador en FIFA 19
En este curso aprenderá Python y conocerá el flujo del desarrollo de los algoritmos de Machine Learning.
Python para Inteligencia Artificial
Aprende el lenguaje de programación Python así como las librerías base para empezar a desarrollar algoritmos de IA
¿Para quién es este curso?
- Para quienes desean aprender la última versión de Python
- Para aquellos que desean aprender Python orientado a Ciencia de Datos
- Para quienes deseen conocer las librerías más usadas en el Análisis de Datos como Numpy, Pandas y Matplotlib
Requisitos
- No hay requisitos previos para iniciar con el curso, todo se codeara desde cero
Lo que aprenderás
- Aprenderán los conceptos fundamentales de Python
- Aprenderán a usar las librerías más usadas en el Análisis de Datos como Numpy, Pandas y Matplotlib
- Conocerán el flujo de desarrollo de los algoritmos de Machine Learning
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 24 de septiembre, pero puede vencer en cualquier momento.
Preguntas y respuestas sobre los cupones
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No, como ya dijimos los cupones pueden vencer en cualquier momento. Si aun encontraste el cupón activo te recomendamos reclamar el curso y guardarlo en tu biblioteca dentro de la plataforma.
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