INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
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Inteligencia Artificial y Algoritmos: Fundamentos y Aplicaciones
Profundiza en los fundamentos de la Inteligencia Artificial y los algoritmos. Este curso online te enseña desde los conceptos básicos hasta aplicaciones prácticas como la geolocalización y los sistemas basados en conocimiento. Adquiere habilidades clave para potenciar tu carrera profesional y destacar en el mercado laboral actual.
Información del curso
- Duración180 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaADAMS
Requisitos y destinatarios
Requisitos
Trabajadores ocupados de cualquier sector de actividad económica.
Dirigido a
Profesionales de cualquier sector
Qué aprenderás
- Fundamentos de Inteligencia Artificial.
- Principales características y tipos de IA.
- Métodos numéricos y simbólicos aplicados a IA.
- Diseño y análisis de algoritmos.
- Aplicaciones prácticas de IA en negocios.
- Sistemas de conocimiento y motores de inferencia.
Temario
Descubre el Poder de la Inteligencia Artificial y los Algoritmos
Adéntrate en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y aprende a diseñar y aplicar algoritmos para transformar el panorama empresarial.
Módulo 1: Cimientos de la Inteligencia Artificial
- Orígenes y Evolución: Un recorrido por la historia y los hitos clave de la IA.
- Definiendo la IA: Conceptos fundamentales, objetivos y el papel de los agentes inteligentes.
- Tipos de IA: Explorando la diferencia entre IA débil y fuerte, y las bases del aprendizaje automático.
Módulo 2: Herramientas y Técnicas Fundamentales
- Representación del Conocimiento: Métodos numéricos y simbólicos para modelar información.
- Diseño de Algoritmos: Principios para crear soluciones eficientes y efectivas.
- Análisis de Algoritmos: Comprendiendo la complejidad y optimizando el rendimiento.
Módulo 3: Aplicaciones Prácticas y Sistemas Avanzados
- IA en el Negocio:
- Caso práctico: Geolocalización y optimización logística.
- Desarrollo de estrategias basadas en datos.
- Sistemas Basados en Conocimiento:
- Construcción de bases de conocimiento robustas.
- Funcionamiento de los motores de inferencia.
- Reconocimiento de Patrones:
- Identificación de tendencias y anomalías.
- Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Resolución de Problemas Complejos:
- Implementación de reglas y restricciones.
- Introducción a los sistemas expertos.