En el transcurso de la formación los estudiantes aprenderán desde los fundamentos de Python hasta la implementación y creación de modelos de IA para la realización de contenido, creación de soluciones por medio de IA y todo lo relacionado con la misma para lograr formar parte de este entorno profesional.
Hemos destinado esta formación a todas las personas tanto profesionales como empíricos que estén interesados en formar parte de este entorno que está en tendencia a nivel global y que día a día requiere de más expertos.
Lo que se pretende con la formación es dotar a los estudiantes con las competencias precisas que les permita implementar soluciones de Inteligencia Artificial.
Programación Python - Fundamentos
Módulos & Contenidos
Introducción a Python
Instalación y configuración del entorno
Sintaxis básica y estructuras de control
Funciones y manejo de excepciones
Librerías Python
NumPy
Pandas
Matplotlib
Scikit-learn
Programación SQL - Fundamentos
Módulos & Contenidos
Introducción a SQL
Conceptos básicos de bases de datos
Consultas básicas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
Joins y subconsultas
Funciones agregadas y de ventana
Control de versiones GIT
Módulos & Contenidos
Conceptos Básicos de GIT
Instalación y configuración
Repositorios y commits
Branching y merging
Resolución de conflictos
Introducción a la Inteligencia Artificial con Python
Módulos & Contenidos
Fundamentos de IA
Conceptos básicos y aplicaciones
Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
Implementación de modelos básicos con Scikit-learn
LangChain
Módulos & Contenidos
Introducción a LangChain
Conceptos y arquitectura
Creación de cadenas de procesamiento
Integración con otros servicios y APIs
Bases de datos vectoriales
Módulos & Contenidos
Fundamentos de Bases de Datos Vectoriales
Conceptos y casos de uso
Implementación y consultas
Herramientas y librerías populares
LLM Open-Source - Introducción a Transformers
Módulos & Contenidos
Conceptos Básicos de LLM y Transformers
Fundamentos teóricos
Arquitectura de Transformers
Aplicaciones y ejemplos prácticos
Entrenamiento de modelos LLM
Módulos & Contenidos
Proceso de Entrenamiento de LLM
Preparación de datos
Configuración y entrenamiento
Evaluación y ajuste de hiperparámetros
Hugging Face - Conceptos generales
Módulos & Contenidos
Introducción a Hugging Face
Funcionalidades y ecosistema
Navegación y uso del Hub de modelos
Implementación básica de modelos preentrenados
Hugging Face & Computer Vision model
Módulos & Contenidos
Modelos de Visión por Computadora con Hugging Face
Introducción a modelos de visión
Implementación y uso de modelos preentrenados
Aplicaciones prácticas
Hugging Face & Audio Model IA
Módulos & Contenidos
Modelos de Audio con Hugging Face
Conceptos básicos de procesamiento de audio
Implementación y uso de modelos de audio preentrenados
Aplicaciones prácticas
Hugging Face - Space
Módulos & Contenidos
Creación y Gestión de Espacios en Hugging Face
Conceptos y funcionalidades
Implementación de aplicaciones en Spaces
Integración y despliegue
Modelos Open-Source en Cloud
Módulos & Contenidos
Implementación de Modelos Open-Source en la Nube
Fundamentos de computación en la nube
Herramientas y plataformas (AWS, GCP, Azure)
Despliegue y gestión de modelos
Prompt engineering
Módulos & Contenidos
Fundamentos de Prompt Engineering
Conceptos y técnicas
Diseño y optimización de prompts
Aplicaciones y casos de uso
Creación de APP´S con Inteligencia Artificial
Módulos & Contenidos
Desarrollo de Aplicaciones con IA
Diseño y arquitectura de aplicaciones IA
Implementación y pruebas
Despliegue y mantenimiento
Flowise - El orquestador de Flujos de AI
Módulos & Contenidos
Introducción a Flowise
Conceptos y funcionalidades
Creación y gestión de flujos de trabajo de AI
Integración y automatización
Proyecto final - Temática Libre
Módulos & Contenidos
Desarrollo del Proyecto Final
Definición del proyecto
Implementación y desarrollo
Presentación y evaluación
Máster en Programación de Inteligencia Artificial con Python
Para la realización de esta formación no se requiere de documentación específica previa.
Información Adicional
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