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GAD-AI01: Introducción a la Inteligencia Artificial

Duración: 8 horas

En el curso GAD-AI01 Introducción a la Inteligencia Artificial, exploraremos los fundamentos esenciales que constituyen la base de esta disciplina innovadora y en constante evolución. Durante las 8 horas de instrucción, los participantes se sumergirán en los conceptos clave de la inteligencia artificial, adquiriendo conocimientos prácticos sobre sus diversas ramas y aplicaciones.


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Requisitos Previos

No hay requisitos previos para asistir a esta formación.

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid o Barcelona. 
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península. 
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total. 

Objetivos

  • Comprender los conceptos básicos de inteligencia artificial.
  • Distinguir entre Deep Learning y Machine Learning.
  • Explorar la inteligencia artificial generativa.
  • Conocer diversos modelos en inteligencia artificial.
  • Dominar el proceso de entrenamiento y preparación de modelos.
  • Abordar la validación e inferencia en modelos de IA.
  • Explorar categorías de servicios de IA (lenguaje, visión, voz, decisión).
  • Evaluar métricas y rendimiento en IA.
  • Manejar prompts y solicitudes en IA.
  • Explorar el consumo de servicios de IA.
  • Abordar la inteligencia artificial responsable.
  • Comprender los principios y el impacto de la inteligencia artificial.

Contenidos

Para el curso GAD-AI01 Introducción a la Inteligencia Artificial entregaremos material de apoyo, diapositivas y entorno de laboratorios. 

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 12 de febrero de 2024
  • 4 de marzo de 2024
  • 15 de abril de 2024
  • 6 de mayo de 2024
  • 17 de junio de 2024

Certificación

Esta formación no prepara para ninguna certificación oficial.

TEMARIO

  • Conceptos básicos Inteligencia artificial
    • Deep Learning
    • Machine Learning.
    • Inteligencia artificial generativa.
    • Modelos
    • Entrenamiento (preparación de modelos)
    • Validación.
    • Inferencia. IA como servicio.
  • Categorías de servicios IA.
    • Lenguaje.
    • Visión.
    • Voz.
    • Decisión.
    • Métricas.
    • Prompts o solicitudes.
  • Consumo de servicios IA.
  • Inteligencia artificial responsable.
    • Principios de la inteligencia artificial responsable.
    • Impacto (y ejemplos) de la Inteligencia Artificial.
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