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CURSO CAIPC CERTIFICACIÓN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESSIONAL
Esta Certificación Artificial Intelligence Professional está dirigida a todos aquellos interesados en comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje automático describiendo los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. Utilizar el análisis de datos para la toma de decisiones, así como comprender los límites de los algoritmos. Una vez comprendidos los puntos anteriores avanzaremos con la programación en Python y los conocimientos matemáticos esenciales en Ia inteligencia Artificial (IA) mediante sesiones teórico-prácticas
Duración:
20 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Preparación para la certificación
• Examen CAIPC CERTIFICACIÓN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESSIONAL
• Certificación Lograda: CAIPC / CERTIFICACIÓN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESSIONAL
Beneficios
Diploma Oficial con Validez Internacional
Manual Electrónico
Curso Teórico - Práctico
Garantía ExecuTrain
20 PDUs
Examen de Certificación con 3 intentos
Curso dirigido a:
- Ingenieros
- Analistas
- Responsables de marketing
- Analistas de datos
- Científicos de datos,
- Administradores de datos
- Cualquier persona interesada en técnicas de Minería de Datos Aprendizaje Automático
Requisitos previos:
Estar familiarizados con bases de algoritmos y programación en phyton para un mejor aprovechamiento de los talleres de este entrenamiento. Preferente haber tomado la capacitación inicial Artificial Intelligence Generative
C E R T I F I C A C I Ó N
Certificación Artificial Intelligence Professional
CAIPC
¿Qué es Certificación Artificial Intelligence Professional CAIPC ?
La Certificación Artificial Intelligence Professional (CAIPC®) es una credencial profesional ofrecida por CertiProf que se enfoca en las habilidades y conocimientos necesarios para desarrollarse en el campo de la inteligencia artificial (IA). Esta certificación cubre una variedad de temas, incluidos el aprendizaje automático (machine learning), algoritmos de clasificación y regresión, y el análisis de datos para la toma de decisiones.
El examen está diseñado para evaluar tanto el conocimiento teórico como la capacidad práctica de aplicar técnicas y algoritmos de IA a problemas reales.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
Para obtener la certificación Artificial Intelligence Professional (CAIPC®) de CertiProf, se evalúan diversos aspectos fundamentales de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El examen incluye preguntas que cubren una variedad de temas, los cuales se detallan a continuación:
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Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA):
- Definición y conceptos básicos de la IA.
- Historia y evolución de la IA.
-
Aprendizaje Automático (Machine Learning):
- Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Algoritmos de aprendizaje automático:
- Aprendizaje Supervisado: Problemas de clasificación y regresión.
- Aprendizaje No Supervisado: Problemas de agrupamiento (clustering) utilizando algoritmos como K-Means.
-
Métodos y Técnicas de IA:
- Algoritmos de árboles de decisión.
- Algoritmos de regresión lineal.
- Técnicas de análisis de datos para la toma de decisiones.
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Programación y Matemáticas Aplicadas a la IA:
- Conocimientos básicos de programación en Python.
- Matemáticas esenciales para el desarrollo de algoritmos de IA.
-
Análisis de Datos y Toma de Decisiones:
- Uso del análisis de datos para mejorar la toma de decisiones.
- Comprender los límites y las capacidades de los algoritmos.
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¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso para obtener la Certificación Artificial Intelligence Professional (CAIPC®), aprenderás una serie de habilidades y conocimientos clave en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Introducción a la inteligencia artificial: conceptos básicos, historia y evolución.
- Definición y tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.
Algoritmos y Técnicas de Aprendizaje Automático
- Aprendizaje Supervisado: Métodos de clasificación y regresión.
- Ejemplos: Árboles de decisión, regresión lineal.
- Aprendizaje No Supervisado: Métodos de agrupamiento (clustering).
- Ejemplo: Algoritmo K-Means
Análisis de Datos y Toma de Decisiones
- Uso del análisis de datos para mejorar la toma de decisiones.
- Técnicas de preprocesamiento de datos y limpieza de datos.
- Evaluación y validación de modelos.
Programación en Python para IA
- Fundamentos de la programación en Python.
- Bibliotecas esenciales para el aprendizaje automático: NumPy, pandas, scikit-learn, etc.
- Ejemplos prácticos y proyectos aplicados.
Matemáticas Aplicadas a la IA
- Conocimientos matemáticos básicos necesarios para entender y desarrollar algoritmos de IA.
- Conceptos de álgebra lineal, cálculo y probabilidad.
Implementación de Modelos de IA
- Construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
- Evaluación de la precisión y el rendimiento de los modelos.
- Implementación de modelos en aplicaciones reales.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Módulo 1: Fundamentos del aprendizaje automático, supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Módulo 2: Introducción K-Nearest Neighbors
Módulo 3: Evaluación del Rendimiento del Modelo
Módulo 4: Multivariante del Método K-Nearest Neighbors
Módulo 5: Optimización de Hiperparámetros
Módulo 6: Validación cruzada
Módulo 7: Aprendizaje automático (cálculos y Phyton)
Módulo 8: Árbol de decisiones
Módulo 9: Consejos de valor para el examen y siguientes pasos…
T e s t i m o n i o s
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¿Por qué obtener la Certificicación de Artificial Intelligence Professional CAIPC ?
Aprender y obtener la Certificación Artificial Intelligence Professional (CAIPC®) ofrece numerosos beneficios tanto a nivel profesional como personal.
1. Desarrollo de Habilidades Especializadas:
La certificación CAIPC® te proporciona conocimientos profundos en algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de análisis de datos y programación en Python. Estas habilidades son altamente valoradas en múltiples sectores, incluyendo tecnología, finanzas, salud y marketing
2. Aplicación Práctica:
El contenido del curso está diseñado para ser altamente práctico, permitiéndote aplicar lo aprendido a problemas del mundo real. Esto no solo mejora tu capacidad de resolver problemas complejos, sino que también te prepara para proyectos de IA en entornos profesionales
3. Desarrollo Personal:
Aprender sobre IA no solo enriquece tu perfil profesional, sino que también fomenta el pensamiento crítico y la resolución de problemas, habilidades que son valiosas en cualquier aspecto de la vida.
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Certificación Artificial Intelligence Generative CAIGC
Esta certificación está dirigida a todos aquellos interesados en comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y desarrollar las competencias básicas que les permitan dejar las bases para una especialización ya sea en modelos, machine learning, deep learning, implementación en proyectos y vislumbrar los posibles riesgos de su implementación. Lo anterior se realizará mediante sesiones teórico-prácticas
Certificación Artificial Intelligence Professional
Esta certificación está dirigida a todos aquellos interesados en comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje automático describiendo los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. Utilizar el análisis de datos para la toma de decisiones, así como comprender los límites de los algoritmos. Una vez comprendidos los puntos anteriores avanzaremos con la programación en Python y los conocimientos matemáticos esenciales en Ia inteligencia Artificial (IA) mediante sesiones teórico-prácticas
Certificación Artificial Intelligence Expert
Esta certificación está dirigida a todos aquellos interesados en comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje profundo, dominar las bases que les permitan alcanzar las implementaciones en las redes neuronales mediante las metodologías más comúnmente utilizadas junto con las librerías requeridas.