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Inteligencia artificial (IA) al alcance de todos
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La inscripción en este curso es sólo por invitación
Inteligencia Artificial (IA) al alcance de todos
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Acerca de
Contenido
Curso básico en línea asociado al programa de formación "Machine Learning and Data Science" que busca capacitar a todo interesado en realizar una primera aproximación a la inteligencia artificial y machine learning.
Desde finales del año 2022 se ha visto una gran proliferación en la popularidad de las herramientas basadas en inteligencia artificial y machine learning. Esto se debe no solo al desarrollo y liberación de herramientas por parte de grandes empresas como Google, OpenAI y Microsoft, quienes pusieron a disposición aplicaciones como Google Bard, ChatGPT y Bing Chat, sino también por parte de la comunidad, la cual por su parte ha tomado como base esas aplicaciones y ha desarrollado un gran número de modelos y herramientas.
Esta nueva tecnología está cambiando el mundo a gran velocidad, cada día se desarrollan nuevas aplicaciones, técnicas y herramientas que transforman la forma tradicional de trabajo y creación de contenido. Cada vez es más indispensable aprender sobre esta tecnología para continuar siendo competitivo. Aun así, puede llegar a ser complicado adentrarse a este nuevo mundo sin poseer conocimiento técnico y teórico.
Es por esta razón que se hace necesario un curso diseñado para todo público, sin necesidad de tener conocimiento previo relacionado con la inteligencia artificial y machine learning, el cual responda las preguntas ¿qué es inteligencia artificial y machine learning?, ¿qué herramientas existen?, ¿cómo puedo utilizar estas herramientas de forma efectiva?, ¿qué aspectos debo tener en cuenta?, ¿cuáles son sus limitaciones?, ¿qué es ChatGPT, Bing Chat, Google Bard, OpenAI?
Contenido del curso
El curso se compone de las siguientes unidades
Unidad 1 - Introducción a la Inteligencia Artificial
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Áreas de la inteligencia artificial
- Historia
- Machine Learning
Unidad 2 - Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
- Datos en la IA
- Limitaciones de la IA
- Aplicaciones y ejemplos
Unidad 3 - Inteligencia artificial generativa
- Modelos generativos y discriminativos
- Tipos de modelos generativos
- Limitaciones y retos
- Beneficios y contras
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EQUIPO DOCENTE
Fabio Augusto González Osorio, PhD
Profesor Titular del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial. Coordinador del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Amplia experiencia en investigación en aprendizaje computacional, minería de datos, recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y visión por computador. Participación en diversos proyectos de investigación internacionales y nacionales. Más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Lidera el grupo de investigación MindLab (Machine Learning Perception and Discovery Lab).
Felipe Restrepo Calle, PhD
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Sus áreas de interés incluyen: lenguajes de programación, análisis automático de código fuente, procesadores de lenguaje, diseño de sistemas embebidos y educación en ingeniería. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Actualmente lidera el grupo de investigación PLaS (Programming Languages and Systems) y es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.
Jorge Eliecer Camargo, PhD
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cuenta con más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales relacionadas con el manejo de grandes volúmenes de datos (big data) y aplicaciones de machine learning en imágenes, audio y texto. Actualmente es líder del grupo de investigación en ciberseguridad UnSecureLab.
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