Cursos de certificaciones internacionales
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Esta certificación valida la experiencia y el conocimiento en una descripción general de alto nivel de la Inteligencia Artificial esencial, proporciona una validación concreta de las partes principales de la IA, incluidos los enfoques de aprendizaje, las áreas funcionales para las que se utilizan los sistemas de IA y una introducción completa a las redes neuronales, ¿cómo existen?, ¿cómo funcionan?, y ¿cómo se pueden utilizar para procesar información?
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1.1. Pensando Humanamente.
1.2. Pensando Racionalmente.
1.3. Actuando Humanamente.
1.4. Actuando Racionalmente.
1.5. Actuar Humanamente: La prueba de Turing.
1.6. Pensando Humanamente: Modelado cognitivo.
1.7. Pensar racionalmente: Leyes del pensamiento.
1.8. Comportamiento racional.
1.9. Agentes racionales
1.10. Fundamentos de la IA.
1.11. Historia de la IA.
1.12. Renacimiento de las redes neuronales
1.13. ¿Qué puede hacer la IA?
1.14. Campos de la IA.
2.1. Resolución de problemas.
2.2. Estrategia de resolución de problemas.
2.3. Medición de desempeño.
2.4. Algoritmos de Búsqueda de Árboles.
2.5. Implementación: Estados Vs. Nodos.
2.6. Búsqueda de Árbol.
2.7. Estrategias de Búsqueda.
2.8. Estrategias de Búsqueda Desinformada.
2.9. Búsqueda en amplitud.
2.10. Búsqueda de Costo Uniforme.
2.11. Búsqueda en profundidad.
2.12. Estrategias de Búsqueda Informada (Heurística).
2.13. Mejor búsqueda primero.
2.14. Búsqueda A*.
2.15. Búsqueda de adversarios.
2.16. ¿Qué tipo de juegos?
3.1. Ejemplo de Minimax.
3.2. Valor de Minimax.
3.3. Las propiedades del Algoritmo Minimax.
3.4. Algoritmo PODA A-B.
4.1. Etiquetado Morfosintáctico – Cadenas de Markov.
4.2. Procesamiento de Lenguaje Natural.
5.1. ChatBots.
5.2. Redes Neuronales Artificiales.
6.1. Historia.
6.2. ANN y Neuronales Biológicas.
6.3. Analogías.
6.4. Aplicaciones de las RNA.
6.5. Propiedades.
6.6. Cuando considerar las Redes Neuronales.
6.7. Perceptrón.
6.8. Redes Neuronales Artificiales RNA.
6.9. ¿Cómo funciona una red neuronal multicapa?
6.10. Tipos de Redes.
6.11. Definición de una Topología de Red.
6.12. Aprendizaje de la RNA.
6.13. Algoritmo de Aprendizaje de la RNA.
6.14. Algoritmo de Retropropagación.
6.15. Backpropagation.
6.17. Aprendizaje Profundo.
6.18. El aprendizaje profundo es típicamente.
6.19. Áreas de aplicación.
7.1. Enfoque Tradicional de Aprendizaje Automático Supervisado.
7.2. Justificación Biológica.
7.3. Entrenamiento no Supervisado.
7.4. Aprendizaje de Funciones sin Supervisión.
7.5. Representaciones distribuidas.
7.6. Representación Local.
7.7. Representaciones Jerárquicas.
8.1. Modelo Discriminativo+Generativo
– Aprendizaje Semi-Supervisado.
8.2. Máquinas de Boltzmann Restringidas (RBR)
8.3. Función de Activación.
9.1. Divergencia Constractiva.
9.2. Representación de Características.
9.3. Clasificadores Automáticos.
9.4. Estrategias de Entrenamiento.
10.1. Entrenamiento de un Codificador
Automático profundo, a partir de RBM Apilados.
10.2. Redes Neuronales de Convulsión (CNN)
10.3. Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
10.4. Aprendizaje Profundo para PLN.
10.5. Vectores de Palabras.
10.6. Vectores de Palabras de Distribución.
10.7. Modelo Neuronal Word Embeddings.
10.8. Clasificadores Automáticos Recursivos.
10.9. Entrenamiento Semi-Supervisado.
10.10. Desventajas del Aprendizaje Profundo.
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