En este curso, explorará casos prácticos de inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) e inteligencia artificial generativa (IA generativa) que se toman de situaciones reales que ocurren en los diversos sectores. Entre las áreas abordadas se encuentran la sanidad, las finanzas, el marketing y el entretenimiento. También aprenderá sobre las capacidades y limitaciones de la IA, el ML y la IA generativa, las técnicas de selección de modelos y las métricas empresariales clave.
- Nivel del curso: básico.
- Duración: 1 hora.
Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.
Actividades
En este curso, se incluyen elementos interactivos, instrucciones textuales, gráficos ilustrativos y evaluaciones de conocimientos.
Objetivos del curso
En este curso, aprenderá a hacer lo siguiente:
- Identificar ejemplos de aplicaciones de la IA en situaciones reales.
- Reconocer en qué casos prácticos y soluciones la IA puede abordar necesidades empresariales.
- Determinar cuándo no son apropiadas las soluciones de IA y ML.
- Identificar casos prácticos en los que se utilizan técnicas de ML, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Identificar las capacidades de la IA generativa.
- Identificar los desafíos que plantea la IA generativa.
- Identificar factores que se deben tener en cuenta al momento de seleccionar modelos de IA generativa.
- Identificar métricas empresariales para las aplicaciones de IA generativa.
A quién se dirige
Este curso está dirigido a las siguientes personas:
- Personas que estén interesadas en machine learning e inteligencia artificial independientemente del rol de trabajo específico.
Requisitos previos
Se recomienda a los asistentes que completen el curso Aspectos básicos del machine learning (ML) y la inteligencia artificial (IA), en el que se proporcionan los conocimientos fundamentales sobre IA, ML e IA generativa.
Esquema del curso
Sección 1: Introducción
- Cómo utilizar este curso
- Introducción
Sección 2: Inteligencia artificial
- Repaso del aprendizaje anterior
- Ejemplos de casos prácticos en situaciones reales
- Ejemplos de aplicaciones de IA
Sección 3: Machine learning
- Machine learning
- Técnicas y casos prácticos del machine learning
- Evaluación de conocimientos
Sección 4: IA generativa
- IA generativa
- Capacidades de la IA generativa
- Desafíos de la IA generativa
- Factores que se deben tener en cuenta al momento de seleccionar un modelo de IA generativa
- Métricas empresariales para la IA generativa
- Evaluación de conocimientos
Sección 5: Conclusión
- Recursos
- Contáctenos
