COGNOS - Capacitación

Inteligencia Artificial para todos: Conversando con Chat GPT

Código: BI-AI-01

Este curso permite sumergirse en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y brinda una sólida comprensión de los fundamentos de la inteligencia artificial y cómo se aplica en diversas áreas de la vida y los negocios.

En este curso se ve de manera introductoria Chat GPT como modelo de inteligencia artificial de lenguaje natural, se aprenden los fundamentos de Chat GPT, una avanzada tecnología desarrollada por OpenAI. Se explorará cómo utilizar Chat GPT para comunicarte y resolver problemas de manera efectiva, sin la necesidad de tener conocimientos técnicos profundos. A medida que se avanza, se va descubriendo cómo entrenar y personalizar el modelo para adaptarlo a tus necesidades específicas. Introducete al emocionante campo de la inteligencia artificial donde se aprende la definición de inteligencia artificial y se comprende su importancia en la sociedad actual. Se explora la historia y la evolución de la inteligencia artificial, y se adquiere conocimientos sobre conceptos básicos como algoritmos, datos, aprendizaje automático y redes neuronales. También se analizan las herramientas actuales utilizadas en inteligencia artificial y participando en ejercicios prácticos para afianzar la comprensión del material.

Propuesta de Valor: TRANSFORMACIÓN DIGITAL

Duración: 15 Horas

Áreas de Conocimiento:

TRANSFORMACION DIGITAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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CALENDARIO

Inicio	Cursos a Iniciarse Proximamente	Horario	Modalidad	Franquicia Organizadora	Reserva
02/10/2023	BI-AI-01 Inteligencia Artificial para todos: Conversando con Chat GPT	LUN,MIE,VI de 19:00:00 a 22:00:00	VIRTUAL	SANTA CRUZ	Reservar

AUDIENCIA

Personas que buscan aprovechar la revolución de OpenAI y capitalizar en la ventaja del primer movimiento para crear riqueza. Aquellos interesados en utilizar la última tecnología para mejorar su carrera.

PRE REQUISITOS

No tiene requisitos previos.

OBJETIVOS

Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) y su importancia en la sociedad moderna, explorando su definición, historia, evolución y conceptos clave como algoritmos, datos, aprendizaje automático y redes neuronales.
Familiarizarse con Chat GPT como un modelo de Inteligencia Artificial de lenguaje natural, aprendiendo a utilizarlo para comunicarse, resolver problemas y personalizarlo según necesidades específicas sin requerir conocimientos técnicos profundos.
Trabajar los conceptos del Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Modelos Predictivos, explorando tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), preprocesamiento de datos y algoritmos ML populares como regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.
Sumergirse en el mundo del Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y Redes Neuronales, comprendiendo conceptos clave, arquitecturas y el entrenamiento con grandes conjuntos de datos, a través de ejercicios prácticos que involucran logos, imágenes y presentaciones visuales.
Explorar el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y sus técnicas, como tokenización, lematización y análisis de sentimientos, así como modelos de lenguaje poderosos como Word2Vec, GloVe, BERT y GPT, aplicados en traducción automática, chatbots y resumen de textos.
Analizar diversas aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la vida cotidiana y en diferentes sectores empresariales, descubriendo cómo la IA se aplica en áreas específicas de las organizaciones y explorando posibilidades futuras.

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Certificado oficial de COGNOS.

CONTENIDO

1. CAPÍTULO 01 – INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.1. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU IMPORTANCIA
1.2. BREVE HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.3. CONCEPTOS BÁSICOS: ALGORITMOS, DATOS, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y REDES NEURONALES
1.4. TIPOS DE USUARIOS Y HERRAMIENTAS ACTUALES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.5. EJERCICIOS PRÁCTICOS: ÍNDICE Y DESCRIPCIÓN DEL CONTENIDO QUE TENDRÁ EL MATERIAL

2. CAPÍTULO 02 – CHAT GPT

2.1. INTRODUCCIÓN Y FUNDAMENTOS
2.2. CREACIÓN Y PREPARACIÓN DEL CONJUNTO DE DATOS
2.3. ENTRENAMIENTO Y EVALUACIÓN DEL MODELO
2.4. IMPLEMENTACIÓN Y MEJORAS
2.5. PRÁCTICAS RECOMENDADAS, DESAFÍOS Y TENDENCIAS FUTURAS
2.6. EJERCICIOS PRÁCTICOS: REVISAR Y COMPLETAR EL CONTENIDO MISMO DEL MATERIAL

3. CAPÍTULO 03 – APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MODELOS PREDICTIVOS (MACHINE LEARNING)

3.1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (ML - MACHINE LEARNING)
3.2. TIPOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: SUPERVISADO, NO SUPERVISADO Y POR REFUERZO
3.3. PREPROCESAMIENTO DE DATOS: LIMPIEZA, SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS Y NORMALIZACIÓN
3.4. ALGORITMOS ML, EVALUACIÓN Y VALIDACIÓN DE MODELOS: REGRESIÓN LINEAL, ÁRBOLES DE DECISIÓN, BOSQUES ALEATORIOS Y REDES NEURONALES
3.5. EJERCICIOS PRÁCTICOS: LOGOS, IMÁGENES Y PRESENTACIÓN VISUAL DEL MATERIAL

4. CAPÍTULO 04 – REDES NEURONALES Y APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING)

4.1. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES Y SU FUNCIONAMIENTO BÁSICO
4.2. CONCEPTOS CLAVE: NEURONAS, CAPAS, FUNCIONES DE ACTIVACIÓN
4.3. ARQUITECTURAS DE REDES NEURONALES
4.4. APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING): ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES CON GRANDES CONJUNTOS DE DATOS
4.5. EJERCICIOS PRÁCTICOS: SPEECH Y VIDEO COMERCIAL DEL MATERIAL

5. CAPÍTULO 05 – PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NLP)

5.1. INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
5.2. TÉCNICAS DE NLP: TOKENIZACIÓN, LEMATIZACIÓN, ETIQUETADO GRAMATICAL Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS
5.3. MODELOS DE LENGUAJE: WORD2VEC, GLOVE, BERT Y GPT
5.4. APLICACIONES DE NLP: TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA, CHATBOTS Y RESUMEN DE TEXTOS
5.5. EJERCICIOS PRÁCTICOS: PRESENTACIÓN RESUMEN DEL TEMA

6. CAPÍTULO 06 – AREAS DE APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL [OPCIONAL]

6.1. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA VIDA COTIDIANA
6.2. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN DIFERENTES INDUSTRIAS
6.3. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS ÁREAS DE UNA ORGANIZACIÓN
6.4. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
6.5. EJERCICIOS PRÁCTICOS: ANÁLISIS Y PRESENTACIÓN DE CASOS DE USO

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