-Certificación Nacional e Internacional

🎓 Formación Laboral Online-Estudia cuando quieras, donde quieras y a tu propio ritmo.

💡 ¿Cómo es ?

• Modalidad 100% online y flexible. Sin clases en vivo ni horarios fijos.
• Duración: 6 módulos en total
• Inicio inmediato: Accedés cuando te inscribís.
• Sin costo de inscripción.
• Tutor/a de acompañamiento durante todo el cursado.
• ⏳ Modalidad de cursado-Podés avanzar módulo por módulo o realizar los 6 módulos juntos, adaptando tu ritmo de estudio a tus tiempos..

📚 Cada clase incluye:🎬 Videoclases explicativa.📄 Apuntes descargable.⏰ Acceso as 24 hs, desde cualquier dispositivo.

🏆 Certificaciones disponibles

• Certificado Institucional (INLCUIDO-GRATUITO)
• Certificación Nacional - con costo -Cámara Argentina para la Formación Profesional y Capacitación Laboral.
• Certificación Internacional OIEP -con costo - Organización Internacional para la Educación Permanente.

 👉Al certificarse a nivel nacional con la Camara de formación laboral y a nivel internacional con OIEP puede ver el registro de su certificado en la web y ademas ingresar su curriculum al Portal de Empleo global, que cuenta con 800 empresas registradas

💳 Medios de pago-📱 Mercado Pago | 📲 Transferencia | 📱 Ualá | 📱 Tarjetas| 📱 Paypal-Prex

Programa

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

-Fundamentos de IA

Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning

Campos de aplicación actuales (salud, finanzas, robótica, etc.)

-Regulación en IA

Regulaciones internacionales (GDPR, Leyes de IA en la UE y EE.UU.)

- Herramientas Básicas

Introducción a Python para IA

Uso de Jupyter Notebooks y Google Colab

Librerías esenciales (NumPy, Pandas, Matplotlib)

MACHINE LEARNING (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO)

Definición de Aprendizaje Automático (ML).

Tipos de algoritmos de ML: supervisado, no supervisado y de refuerzo.

Evaluación y validación de modelos de ML.

Herramientas y tecnologías de ML

-Árboles de decisión y Random Forest

Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)

Aprendizaje No Supervisado

Clustering (K-Means, DBSCAN)

Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE)

-Evaluación de Modelos

Métricas de rendimiento (Precisión, Recall, F1-Score)

Validación cruzada (Cross-Validation)

DEEP LEARNING (APRENDIZAJE PROFUNDO)

-Redes Neuronales Artificiales

Backpropagation y optimizadores (Adam, SGD)

- Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Arquitecturas famosas (ResNet, VGG)

- Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Modelos secuenciales (LSTM, GRU)

PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

- Fundamentos de NLP

Tokenización y embeddings (Word2Vec, GloVe)

Modelos de lenguaje (BERT, GPT)

- Aplicaciones Prácticas

Chatbots y asistentes virtuales

Análisis de sentimientos y traducción automática

AUTOMATIZACIONES

Agentes

Desarrollo de automatizaciones

IA GENERATIVA Y TRANSFORMERS

- Modelos Generativos

GANs (Generative Adversarial Networks)

Stable Diffusion y DALL-E

- Arquitecturas Transformer

Atención (Attention Mechanisms)

Aplicaciones en texto e imágenes

PROYECTO Y EMPRENDIMIENTO

-Desarrollo de un Proyecto Integral

Desde la recolección de datos hasta el deployment

Uso de APIs (OpenAI, TensorFlow, PyTorch)

- Emprendimiento en IA

Modelos de negocio basados en IA