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Diplomado en Inteligencia Artificial Aplicada

Hacer que los profesionales y estudiantes participantes adquieran los conceptos teóricos y computacionales básicos para poner en práctica algoritmos básicos de la IA, en particular, del aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo
$31,000.00 MXN
/ 132 horas
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Descripción

Plan de Estudios.

El diplomado está dividido en ocho unidades que se describen a continuación. Las unidades se categorizan en módulos introductorio, intermedio y avanzados.

Módulo propedéutico (10 h)

  • Introducción a la programación en Python
  • Módulo 1: procesamiento de datos con Python (24 h)
  • Panorama de la inteligencia artificial.
  • Python para análisis de datos y aprendizaje de máquina.

Módulo 2: Fundamentos del aprendizaje de máquina (60 h)

  • Conceptos básicos de aprendizaje de máquina.
  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje no supervisado.
  • Aprendizaje por reforzamiento.
  • Modelos probabilísticos para aprendizaje de máquina.

Módulo 3: Aprendizaje profundo (40 h)

  • Introducción al aprendizaje profundo con Python.

Personal del GCIC

El personal científico del GCIC encargado de realizar el diplomado incluye personal adscrito al Centro Nacional de Supercómputo del IPICYT.

Instructores

● Ana Paulina Ponce Tadeo.

● Cesare Moisés Ovando Vázquez.

● Salvador Ruiz Correa

● Daniel Ignacio Salgado Blanco.

● Mishael Sánchez Pérez.

 

Asesores

● Sinhué López Moreno.

● José Luis Morán López.

● Juan Carlos Rosas Cabrera

 

Duración

Los módulos constan de dos a tres sesiones a la semana con duración de dos horas cada una con la finalidad de cubrir los periodos marcados en el calendario de actividades. El diplomado tendrá una duración total de 132 horas de clase.

Necesidades que resuelve

Los estudiantes adquirirán los conocimientos básicos que sustentan la teoría y la práctica de la IA.
● Al final del diplomado los estudiantes serán capaces de utilizar las herramientas básicas en la IA para la solución de problemas prácticos que requieren el procesamiento de datos y el destilado de información.
● Adquirir los conocimientos básicos para acceder a un clúster de supercómputo y usar su infraestructura para la resolución de un problema sencillo, pero fácilmente escalable, donde se aplique el aprendizaje profundo.

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