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Fundamentos de IA y Machine Learning
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Domina los fundamentos de IA y machine learning para construir una base técnica sólida
Comprender los principios de la inteligencia artificial y el machine learning es esencial para cualquier profesional que quiera avanzar hacia roles técnicos o analíticos. Esta microcredencial de Refáctika te introduce en los paradigmas clave del aprendizaje automático —supervisado, no supervisado y por refuerzo— y te guía en el uso de métricas, validación de modelos y técnicas esenciales para evitar errores comunes. A lo largo del programa trabajarás con conceptos estructurales, buenas prácticas y casos reales que te permitirán interpretar modelos, evaluar su rendimiento y entender cómo aplicarlos de forma responsable y efectiva en contextos reales.
En Refáctika te formamos con un programa completo que potenciará tu perfil y te permitirá responder a los desafíos éticos, técnicos y normativos que exige hoy la industria.
Domina los fundamentos de IA y ML
Esta microcredencial te permitirá desarrollar una comprensión sólida del aprendizaje automático, entendiendo cómo funcionan los paradigmas supervisado, no supervisado y por refuerzo, y cómo seleccionar la técnica adecuada según el problema.
Lo que aprenderás
Una microcredencial para dominar los principios fundamentales de la inteligencia artificial y el machine learning. ¡Al finalizar, dominarás todas estas competencias!
Contenido del curso
Vídeos: 2.5 horas | Estudio y resolución de ejercicios: 17.5 horas | Realización proyecto final: 30 horas | 50 h de duración total
Sienta las bases con un temario que te introducirá en la materia para después avanzar hacia los conceptos más complejos.
Introducción a la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) Paradigmas de aprendizaje supervisado
Regresión, clasificación y sus aplicaciones.
Aprendizaje no supervisadoClustering, reducción dimensional y segmentación.
Aprendizaje por refuerzoConceptos, algoritmos y optimización de decisiones.
Métricas de rendimientoAccuracy, precision, recall, F1 score, AUC-ROC.
Evaluación de modelosValidación cruzada, overfitting y underfitting.
Modelos de regresión y clasificación clásicosLinear regression, decision trees, k-NN.
Casos de uso reales de IA y ML en diferentes industriasSalud, finanzas, marketing, etc.
Límites de los modelosInterpretabilidad, sesgos, y consideraciones éticas.
Proyecto aplicadoImplementación y evaluación de un modelo supervisado y no supervisado.
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(L)ectura
- Fija tu propio rumbo, conectando el contenido de esta microcredencial con tu realidad a través de un proyecto que elegirás tú mismo.
- Trabaja con un manual estructurado.
- Accede a cápsulas de microlearning y vídeos para integrar los conceptos clave.
- Analiza tus progresos con una evaluación y pasa de nivel.
(I)ndagación
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