Inicio / Programas / Educación continua / Bootcamp de Inteligencia Artificial
Bootcamp
Bootcamp de Inteligencia Artificial
Formación intensiva de aprendizaje sobre los fundamentos de Python a las redes neuronales profundas, con proyectos reales y docentes nacionales e internacionales.
Propósito y aprendizaje
¿Por qué fue importante este bootcamp?
Un bootcamp es un espacio de formación intensiva donde se aprende haciendo, el enfoque de este bootcamps fue la Inteligencia Artificial, una de las competencias más demandadas del presente y del futuro laboral.
El diseño permite pasar de lo básico a lo avanzado en cinco días, combinando programación, matemáticas aplicadas, algoritmos de Machine Learning, redes neuronales y Deep Learning.
Beneficios diferenciales
- Aprendizaje práctico: se aprende construyendo.
- Docentes nacionales e internacionales de primer nivel.
- Casos reales de aplicación inmediata en la industria.
- Competencias blandas trabajadas en paralelo a las técnicas.
- Un prototipo funcional defendido al final del programa.
El programa
Temas centrales
La formación se estructuró en módulos progresivos, cada uno con sesiones teóricas y casos prácticos.
Módulos
- Conceptualización de IA y Python. Numpy, Pandas, Keras, Tensorflow y Scikit-Learn, y álgebra lineal aplicada a IA.
- Historia y aplicaciones. La evolución del Machine Learning y el ciclo de vida de un proyecto de IA.
- Machine Learning supervisado y no supervisado. Clasificación, regresión, clustering y reducción dimensional, con énfasis en visión por computador.
- Detección de anomalías y recomendación. Identificación de patrones sobre grandes volúmenes de datos.
- Redes neuronales. Del perceptrón a las redes profundas.
- Deep Learning, visión y NLP. Segmentación de imágenes, reconocimiento de placas, AWS Recognition y procesamiento de lenguaje natural.
- Redes neuronales profundas. Modelos como Inception, código propio en Python y Java, y una aplicación inteligente funcional.
Objetivos
Lo que logramos
- Comprender las bases del modelado con Machine Learning.
- Aplicar algoritmos de regresión, clasificación y agrupamiento.
- Entender el funcionamiento de las redes neuronales y el deep learning.
- Desarrollar prototipos funcionales de IA para resolver problemas reales.
Perfil
Nuestros participantes
- Aprendices de formación técnica y tecnológica.
- Profesionales que quieren dar el salto a la ciencia de datos.
- Equipos de empresas y del sector público que necesitan competencias en IA.
- Docentes de áreas técnicas que quieren actualizarse.
Resultados
Así fue el bootcamp
aprendices del SENA.
módulos progresivos, de Python a Deep Learning.
Modalidad
¿Cómo se desarrolló?
Cinco días de inmersión total, en un entorno de aprendizaje dinámico, práctico y de alta exigencia.
¿Qué incluyó?
- Sesiones teóricas seguidas de casos prácticos.
- Trabajo en equipo permanente.
- Defensa técnica de la propuesta final.
Equipo docente
Expertos que compartieron su conocimiento
- Alexander Narváez: ingeniero, máster en informática y formador certificado en Scrum, Java, Python y Data Science.
- Danny Gómez Ramírez: matemático, doctor en Ciencias Matemáticas, investigador en la Universidad Tecnológica de Viena y fundador de la red ARMAINTE.
La formación deja huella
Conoce otros programas y experiencias de CEDALC y encuentra nuevas oportunidades para seguir creciendo.