Al tomar este curso aprenderás a entender los conceptos de la inteligencia artificial modernos así como del Deep Learning y el Q-Learning
Contenido
Características del curso.
- 2 horas de vídeo bajo demanda.
- 20 clases.
- 0 Recursos suplementarios.
- Acceso de por vida.
- Acceso en dispositivos móviles y TV.
- Certificado de finalización.
Requisitos del curso.
- Computadora, tablet o móvil con conexión a Internet.
- Deseos de aprender.
- Aritmética Básica.
- Se requiere que resuelvas operaciones de suma, resta, multiplicación, división, potencias y conocimientos en sumatorias, promedios, …
Descripción del curso.
Bienvenido Curso completo de Inteligencia Artificial de cero a experto, donde aprenderás conceptos claves del mundo de la IAy el aprendizaje automatizado tanto desde el punto de visto teórico como implementaciones prácticas con Python, en particular cubriremos aspectos como
Introducción a la inteligencia artificial, con todos los conocimientos y terminología del sector.
Construir tu primera IA sin experiencia previa de programación usando Python utilizando la ecuación de Bellman.
Cómo combinar la inteligencia artificial con videojuegos con OpenAI Gym para aprender de forma efectiva.
Técnicas de optimización de IA para alcanzar soluciones com máximo potencial en contextos reales.
Redes neuronales desde el perceptrón simple hasta las redes neuronales de convolución para hacer que nuestro agente aprenda a jugar a la Atari clásica mirando la pantalla como lo haría un ser humano
Y mucho más que trae el curso para que aprendas no solo los aspectos sencillos si no también todos los entresijos más avanzados del mundo de la inteligencia artificial con Python.
Y todo ello acompañado de lo mejor que tienen los cursos de Juan Gabriel Gomila:
Soporte personalizado para todas las dudas del curso incluyendo un foro del curso donde intentaré responderte antes de 48 horas a tus dudas y una comunidad de Discord con miles de estudiantes que aprenden online conmigo.
Ejemplos amenos y enfocados a que los conceptos teóricos te queden super claros y sin dudas intermedias
Aprende desde cero acerca del mundo de la IA – ya que aprenderás desde un lienzo en blanco e iremos construyendo las ecuaciones necesarias acerca del mundo del aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales paso a paso.
Todo el código fuente en Python – Si te quedas atascado solo tienes que ir a Github y descargar el material que no te funcione.
Algoritmos que se usan en el mundo real – No haremos un único algoritmo, si no diversos ejemplos con soluciones diversas y de dificultad y estructura de información creciente para que no solo memorices una receta de cocina, si no que adquieras todo lo necesario para poner en producción tus propios algoritmos.
Garantía de devolución de 30 días por si no te gusta el curso. Por si lo encuentras demasiado fácil o no es algo que te entusiasme esto de la inteligencia artificial.
¿Porqué debes tomar este curso?
En este curso aprenderás los fundamentos necesarios para que realices tus primeros análisis estadísticos en el área que así lo requieras. Podrás iniciar desde cero tu camino hacia el estudio de áreas tan importantes como el Big Data y Machine Learning. Te invito para que comencemos con este curso de Estadística Descriptiva y con ello des el primer paso en el análisis de datos, tan necesario en el mundo actual.
Objetivos de aprendizaje.
- Aprenderás los fundamentos de la estadística descriptiva.
- Aprenderás a identificar los tipo de datos.
- Podrás identificar el tipo de variable con el que trabajas, su origen y clasificación.
- Construirás a partir de los datos las tablas estadísticas.
- Aprenderás a realizar análisis estadísticos utilizando medidas descriptivas y de variabilidad.
- Mediante ejercicios prácticos podrás obtener los parámetros de análisis en la estadística, tales como la media, la mediana y la moda.
- Conocerás que representan y como se obtienen los estadísticos de posición, tales como percentiles, cuartiles y deciles.
- Analizarás el significado de las medidas de variabilidad y aprenderás como calcularlas para los dos tipos de clasificación de los datos: agrupados y no agrupados.
Temas tratados en este curso.
- Sección 1 – Introducción.
- Sección 2 – Como aprenden las máquinas.
- Sección 3 – Instalación y requisitos previos.
- Sección 4 – El proyecto de la Universidad de Berkeley.
- Sección 5 – Primer contacto con la inteligencia artificial.
- Sección 6 – Mi primer agente inteligente – El problema de la montaña Rusa.
- Sección 7 – Deep Q-Learning.
- Sección 8 – Mejorando nuestra red neuronal.
- Sección 9 – Entornos personalizados para entrenar a nuestros agentes.
- Sección 10 – Algoritmo del Deep-Actor-Critic.
- Sección 11 – Otros entornos donde aplicar las técnicas del curso.
¿Quién debe tomar este curso?
- El principiante que quiera iniciarse en el mundo de la Inteligencia Artificial
- Alumnos de ingeniería que quieran profundizar en el mundo del Q-Learning y el Deep Learning
Información adicional.
En aprendizaje.digital realizamos una selección muy seria y detallada de los cursos que te recomendamos. Muchos cursos tienen costo y otros son gratuitos.
¡No te demores!
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