AI+ Engineer™ - eLearning (examen incluido)
448,00 EUR
- 40 hours
La certificación de Ingeniero en IA+ está diseñada para Ingenieros de Software, ofreciendo un camino estructurado desde los fundamentos de la IA hasta aplicaciones avanzadas. El programa comienza con las bases de la IA y avanza hacia la arquitectura de IA, redes neuronales, LLMs, IA generativa, PNL y Aprendizaje por Transferencia utilizando Hugging Face. Los participantes también adquirirán habilidades en el diseño de GUIs avanzadas para soluciones de IA y comprensión de los flujos de trabajo de comunicación y despliegue de IA a través de ejercicios prácticos y aplicados.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel avanzado (Categoría: IA+ Técnico)
Acceso a la plataforma por 1 año
y Laboratorio Práctico Virtual incluido
40 horas de lecciones en video y multimedia
Recomendación de 50 horas de tiempo de estudio
Material
Video, material en PDF, libro electrónico de audio, podcasts, cuestionarios y evaluaciones.
Examen
Examen supervisado en línea con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido. Válido por 1 año
Herramientas que dominarás
TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers
Acerca del curso
Innovate Engineering: Aprovecha las Soluciones Inteligentes Potenciadas por IA
- Pila Integral de IA: Explora arquitecturas de IA, Modelos de Lenguaje de Gran Escala, PNL y redes neuronales
- Herramientas Prácticas: Trabaja con Transferencia de Aprendizaje a través de Hugging Face y desarrollo de GUI
- Habilidades de Despliegue: Crear sistemas de IA funcionales y gestionar canales de comunicación
- Experiencia Práctica: Desarrolla la capacidad de ingeniar soluciones de IA escalables e innovadoras
Las consideraciones éticas en la IA se enfatizan, asegurando que los aprendices comprendan la equidad, transparencia y responsabilidad en los sistemas de IA. Estudios de casos reales y ejercicios ayudan a identificar y mitigar sesgos, mejorando la implementación ética de la IA. Esta certificación dota a los ingenieros con el conocimiento y habilidades para resolver desafíos prácticos de IA, innovar de manera responsable y asumir roles de liderazgo en el paisaje de IA que evoluciona rápidamente.
Por qué esta certificación es importante
Adquiera experiencia en el diseño, implementación y optimización de sistemas avanzados de IA para aplicaciones prácticas.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este curso, podrás:
Desarrollo de interfaz de usuario de IA
Crear interfaces intuitivas y fáciles de usar para aplicaciones de IA, incorporando métodos de prueba de usabilidad e integración.
Despliegue de IA & Comunicación
Aprende a desarrollar sistemas de inteligencia artificial, gestionar flujos de trabajo de despliegue y comunicar eficazmente su valor a los interesados
Resolución de problemas con IA
Aplica técnicas de IA para abordar desafíos del mundo real, analizar resultados y mejorar enfoques de resolución de problemas.
Gestión de Proyectos de IA
Adquiera habilidades para planificar, asignar recursos, gestionar a los interesados y entregar con éxito proyectos centrados en la inteligencia artificial.
Cronograma del curso
Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Lección 1
- 1.1 Introducción a la IA
- 1.2 Conceptos y Técnicas Fundamentales en IA
- 1.3 Consideraciones Éticas
Introducción a la Arquitectura de IA
Lección 2
- 2.1 Visión general de la IA y sus diversas aplicaciones
- 2.2 Introducción a la Arquitectura de IA
- 2.3 Comprensión del ciclo de vida del desarrollo de la IA
- 2.4 Práctica: Configuración de un Entorno Básico de IA
Fundamentos de las Redes Neuronales
Lección 3
- 3.1 Fundamentos de las redes neuronales
- 3.2 Funciones de Activación y su Papel
- 3.3 Retropropagación y Algoritmos de Optimización
- 3.4 Práctica: Construcción de una Red Neuronal Simple Utilizando un Marco de Trabajo de Aprendizaje Profundo
Aplicaciones de las Redes Neuronales
Lección 4
- 4.1 Introducción a las Redes Neuronales en el Procesamiento de Imágenes
- 4.2 Redes Neuronales para Datos Secuenciales
- 4.3 Implementación práctica de redes neuronales
Importancia de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
Lección 5
- 5.1 Explorando Modelos de Lenguaje de Gran Escala
- 5.2 Modelos de Lenguaje Grandes y Populares
- 5.3 Ajuste práctico de modelos de lenguaje
- 5.4 Práctica: Ajuste Fino Práctico para la Clasificación de Texto
Aplicación de la IA generativa
Lección 6
- 6.1 Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
- 6.2 Aplicaciones de Autoencoders Variacionales (VAEs)
- 6.3 Generando Datos Realistas Usando Modelos Generativos
- 6.4 Práctica: Implementación de Modelos Generativos para la Síntesis de Imágenes
Procesamiento de Lenguaje Natural
Lección 7
- 7.1 PNL en Escenarios del Mundo Real
- 7.2 Mecanismos de Atención y Uso Práctico de Transformadores
- 7.3 Comprensión profunda de BERT para tareas prácticas de PNL
- 7.4 Práctica: Construcción de Pipelines NLP Prácticos con Modelos Preentrenados
Transferencia de Aprendizaje con Hugging Face
Lección 8
- 8.1 Visión general del aprendizaje por transferencia en IA
- 8.2 Estrategias y Técnicas de Transferencia de Aprendizaje
- 8.3 Práctica: Implementación de Transferencia de Aprendizaje con Modelos de Hugging Face para Diversas Tareas
Desarrollando Interfaces Gráficas Sofisticadas para Soluciones de IA
Lección 9
- 9.1 Visión general de aplicaciones de IA basadas en GUI
- 9.2 Marco de trabajo basado en la web
- 9.3 Marco de Aplicaciones de Escritorio
Comunicación de IA y Canal de Despliegue
Lección 10
- 10.1 Comunicando los Resultados de la IA Efectivamente a Interesados No Técnicos
- 10.2 Construyendo una Cadena de Despliegue para Modelos de IA
- 10.3 Desarrollo de Prototipos Basados en los Requisitos del Cliente
- 10.4 Práctica: Despliegue
Agentes de IA para Ingeniería
Módulo Opcional
- 1. Comprender Agentes de IA
- 2. Estudios de caso
- 3. Práctica práctica con agentes de IA
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Ingenieros de IA y Software: Domina técnicas de IA y diseño avanzado de sistemas.
Aficionados al Aprendizaje Automático: Aplicar aprendizaje profundo, PNL y redes neuronales.
Científicos de Datos: Construyan e implementen soluciones de IA escalables.
Especialistas en TI y Arquitectos de Sistemas: Integren IA para optimizar la infraestructura.
Crecimiento industrial
Impulsando la ingeniería habilitada por la IA de próxima generación
- Para 2027, el 80% de los ingenieros necesitarán mejorar sus habilidades para adaptarse a las tecnologías de inteligencia artificial generativa (GenAI) (Gartner).
- La rápida adopción de la IA en diversos sectores está impulsando la demanda de profesionales con experiencia avanzada en IA.
- Las organizaciones están buscando Ingenieros en IA+ para construir soluciones innovadoras para la automatización y toma de decisiones impulsadas por la IA.
- La necesidad global de habilidades en ingeniería de IA está creciendo, creando oportunidades lucrativas para expertos en diseño y despliegue de sistemas de IA.
Más detalles
Requisitos previos
- Se recomienda la finalización del curso AI+ Data™ o AI+ Developer™.
- Se requiere una sólida base en programación Python para ejercicios prácticos y proyectos.
- Es necesario tener un conocimiento básico del álgebra y estadística a nivel de secundaria.
- Es esencial estar familiarizado con los conceptos básicos de programación, incluyendo variables, funciones, bucles y estructuras de datos como listas y diccionarios.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple con múltiples respuestas
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: Español
Licencias y acreditaciones
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de Equidad
AVC no proporciona alojamiento debido a una discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a contactar a AVC para obtener orientación y apoyo durante el proceso de alojamiento.
Preguntas Frecuentes
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