AiCert
AI+ Engineer Practitioner™
El desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial exige profesionales capaces de comprender cómo funcionan los modelos y trasladarlos a aplicaciones reales.
Más allá de utilizar herramientas existentes, las organizaciones necesitan diseñar arquitecturas, entrenar y adaptar modelos, integrar servicios inteligentes y desplegar soluciones que respondan a sus necesidades.
AI+ Engineer Practitioner™ proporciona una visión técnica del ciclo de ingeniería de IA, desde los fundamentos de las redes neuronales hasta el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje por transferencia y el despliegue de aplicaciones.
Duración40 horas elearning, 5 días instructor led
ModalidadElearning - En directo con instructor
ImparticiónIn Company / Abierto
El curso
Una formación orientada a la aplicación profesional.
Curso oficial de ingeniería de Inteligencia Artificial para diseñar, desarrollar y desplegar soluciones inteligentes. Aborda redes neuronales, modelos generativos, procesamiento del lenguaje natural e integración de modelos en aplicaciones. Incluye certificación AI CERTs.
Programa
Contenido del curso.
40 horas elearning, 5 días instructor led
Módulo 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial y consideraciones éticas.
Módulo 2: Introducción a la arquitectura de sistemas de IA.
Módulo 3: Fundamentos de redes neuronales, activación y optimización.
Módulo 4: Aplicaciones de redes neuronales al procesamiento de imágenes y secuencias.
Módulo 5: Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y fine-tuning.
Módulo 6: Inteligencia Artificial generativa: GAN y autoencoders variacionales.
Módulo 7: Procesamiento del lenguaje natural, transformers y BERT.
Módulo 8: Transfer learning con modelos de Hugging Face.
Módulo 9: Desarrollo de interfaces gráficas para soluciones inteligentes.
Módulo 10: Comunicación de resultados e implementación de pipelines de despliegue.
Información del curso
Todo lo que necesitas saber.
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Comprender las arquitecturas y componentes de los sistemas de IA.
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Diseñar e implementar redes neuronales.
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Conocer el funcionamiento de modelos generativos y LLM.
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Aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Utilizar modelos preentrenados y transfer learning.
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Diseñar interfaces para aplicaciones inteligentes.
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Comprender los procesos de integración y despliegue de modelos.
Desarrolladores, ingenieros de software, profesionales de Data Science, especialistas de machine learning, arquitectos de soluciones y profesionales IT que quieran especializarse en ingeniería de IA.
Se recomienda haber completado AI+ Data Practitioner™ o AI+ Developer Practitioner™.
También se requieren conocimientos básicos de Python, programación, álgebra y estadística.
Certificación y evaluación
Certificación
AI+ Engineer Practitioner™ emitida por AI CERTs®.
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