Fundamentos IA para Desarrolladores

Name: Fundamentos IA para Desarrolladores
Price: 250 EUR
Availability: InStock
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En esta formación veremos qué es la IA generativa y cómo se diferencia de la IA tradicional, partiendo de los fundamentos de manera clara y accesible. Incluye una introducción a los principales tipos de generación (texto, imágenes, audio y otras modalidades), los conceptos básicos necesarios para comprender su funcionamiento, y ejemplos de aplicación en el desarrollo de software. Además, se ofrece un panorama del ecosistema actual de proveedores y modelos —desde OpenAI, Anthropic y Google hasta alternativas open source— para entender las opciones más relevantes disponibles en el mercado.

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Curso impartido por

Alan Sastre

Experto en Desarrollo web

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Contenido de la formación

6 Secciones · 20 Lecciones · 3 h. y 27 min. en total

Introducción

1 min.

Fundamentos de la IA Generativa

1 h. y 18 min.

Iniciación a la IA Generativa

58 min.

Proveedores y modelos

53 min.

Proyecto Práctico

13 min.

Conclusiones

1 min.

Habilidades que obtendrás

Entenderás a fondo los conceptos básicos y terminología de la Inteligencia Artificial, permitiéndote tener un lenguaje común con los expertos en el campo.
Aprenderás cómo se pueden aplicar los diferentes tipos de aprendizaje automático y su uso para resolver problemas complejos.
Adquirirás habilidades para el diseño, implementación y evaluación de sistemas basados en inteligencia artificial, tales como redes neuronales o algoritmos de aprendizaje automático.
Comprenderás cómo se pueden utilizar los algoritmos de inteligencia artificial para analizar y hacer predicciones sobre grandes conjuntos de datos.
Desarrollarás una comprensión sólida de la ética en la inteligencia artificial y cómo se puede garantizar la imparcialidad y transparencia en los sistemas de IA.

Requisitos mínimos

Conocimientos sólidos en programación, preferiblemente en Python. Comprensión básica de la estadística y la probabilidad. Familiaridad con las estructuras de datos y los algoritmos. Experiencia en el manejo de bibliotecas de análisis de datos como Pandas y NumPy.