Programación para desarrollar inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de cambiar a las industrias. Durante este curso aprenderás como las grandes empresas convirtieron modelos matemáticos en oportunidades de negocio y como puedes usar estos algoritmos en tus proyectos. Para esto conocerás las bases de redes neuronales y recrearás los algoritmos utilizados por empresas como: Google, Amazon, Facebook, OpenAI, y Grammarly.
¿Te gustaría saber cómo YouTube utilizó IA para aumentar la retención de sus usuarios? o ¿cómo OpenAI le enseñó a una IA a leer para expandir su modelo de negocio? Durante este curso, entenderás desde un espacio práctico conceptos de Inteligencia Artificial enfocados a la industria. Para esto nos enfocaremos en seis empresas y desglosaremos cómo impulsaron una idea para crear un producto con millones de usuarios. Finalmente, serás capaz de replicar sus algoritmos y aprender a desplegarlo en un ambiente de producción en tu empresa.
Importante: Se espera que los estudiantes tengan experiencia de programación en Python.
Addressed to
El curso está dirigido a ingenieros, desarrolladores de software, y entusiastas de la programación interesados aprender los últimos avances en Inteligencia Artificial. Se espera que las personas cuenten con gran interés en los alcances que la Inteligencia Artificial puede tener en entornos laborales. La persona indicada para tomar el curso es alguien proactivo, miembro de una organización tecnológica, que desee dirigir proyectos que tienen como base Inteligencia Artificial y redes neuronales.
Goals
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de:
- Reconocer las arquitecturas principales de las redes neuronales.
- Ajustar modelos de Deep Learning a problemas reales.
- Desglosar un problema y modelarlo matemáticamente.
- Identificar estrategias útiles para el desarrollo de software con el uso de IA.
- Comunicar el valor de una solución basada en Inteligencia Artificial.
Methodology
El curso se realizará de manera virtual con sesiones sincrónicas. A su vez, en cada clase se tendrá un espacio práctico para aprender a desarrollar los algoritmos. Los talleres realizados estarán basados en aplicaciones industriales de actualidad.
El software que usará es Python 3. Las instrucciones de instalación serán remitidas al inicio del programa.
Content
Sesión 1: Introducción a Machine Learning y su implementación en la industria: MLOps, Data Engineer, ML Enginner, Data Analist y Data Scientist.
Sesión 2: Redes Neuronales y otros algoritmos de aprendizaje automático.
Sesión 3: Detección de Sentimientos
- ¿Cómo dar valor añadido a tareas elementales?
- Multi-Layer Perceptron
Sesión 4: Reconocimiento de Imágenes
- ¿Qué ventajas tiene ser un outsider en la industria?
- Redes Neuronales Convolucionales.
Sesión 5: Motores de recomendación
- ¿Cómo retener usuarios?
- Neural Network Embeddings.
Sesión 6: Detección de Objetos
- ¿Cómo crear nuevos algoritmos de IA?
- FCNN
- YOLO.
Sesión 7: Despliegue de modelos en la nube
- ¿Cómo llevar nuestros modelos a ambientes de producción?
- Azure, AWS, GCP y alternativas.
- Procesamiento en la nube.
Sesión 8: Procesamiento del lenguaje natural, preguntas y respuestas
- ¿Por qué Google sigue en el mercado y Yahoo! no?
- Transformadores y chatGPT.
Sesión 9: Bots de videojuegos
- ¿Cómo atacar un problema ambicioso?
- Aprendizaje por Refuerzo.
Sesión 10: Generación de Imágenes
- ¿Cómo empujar los límites de la tecnología?
- DALL-E, MidJourney, Stable Diffussion
- ¿Cómo ayudar en mi trabajo aplicando Inteligencia Artificial?
Professors
Conditions
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
