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Artificial Intelligence Professional Certificate
$95.000
En 1959, Arthur Samuel, informático pionero en el estudio de la inteligencia artificial, describió el aprendizaje automático – ML- como «el estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente». El artículo seminal de Alan Turing (Turing, 1950) introdujo una norma de referencia para demostrar la inteligencia de las máquinas, de manera que una máquina tiene que ser inteligente y responder de una manera que no pueda diferenciarse de la de un ser humano.
El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial en la que un ordenador/ máquina aprende de las experiencias pasadas (datos de entrada) y hace predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería estar, como mínimo, a la altura del ser humano.
En este material, nos centraremos en los problemas de clustering para el aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means. Para el aprendizaje automático supervisado describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal.
Objetivo de aprendizaje:
• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
• Describir los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado
• Utilizar el Análisis de Datos para la toma de decisiones
• Comprender los límites de los algoritmos
• Entender y comprender la programación en Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y los métodos básicos de programación
Formato y duración del examen:
• Formato: Selección Múltiple
• Preguntas: 40
• Puntuación para aprobar: 32/40 o 80%
• Duración: 60 minutos
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