Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código
- Descripción
- Currículum
- Reseñas
¿Quieres crear aplicaciones superpoderosas en inteligencia artificial (IA) pero no sabes cómo programar?
¿Estás intimidado por la IA y no sabes por dónde empezar?
¿O tal vez no tienes un título en ciencias de la computación o programación y quieres adentrarte en la inteligencia artificial?
¿Eres un aspirante a emprendedor que quiere maximizar los ingresos comerciales y reducir los costes con IA, pero no sabes cómo llegar allí de manera rápida y eficiente?
Si la respuesta es sí a alguna de estas preguntas, ¡este curso es para ti! ¡La inteligencia artificial es uno de los principales campos tecnológicos en los que estar en este momento! La IA cambiará nuestras vidas de la misma manera que lo hizo la electricidad hace 100 años. La inteligencia artificial ha entrado con fuerza en finanzas, banca, salud, transporte y tecnología. El campo está repleto de oportunidades y perspectivas profesionales.
Este curso resuelve un problema clave: hacer que la IA esté disponible para cualquier persona sin experiencia en programación o sin título en ciencias de la computación.
El propósito de este curso es traerte el conocimiento de los aspectos clave de la IA moderna sin las matemáticas intimidantes y de una manera práctica, fácil y divertida. El curso te proporcionará experiencia práctica en el uso de conjuntos de datos del mundo real.
En este curso, asumiremos que has sido contratado recientemente como consultor en una empresa emergente en la ciudad de San Francisco. El CEO te ha encomendado que apliques técnicas de IA de vanguardia en 5 proyectos diferentes. Solo hay una advertencia, el científico de datos clave de la compañía les abandonó para irse a otra empresa, tú no sabes cómo programar, y necesitas generar resultados rápidamente. De hecho, solo tienes una semana para resolver estos problemas clave de la empresa. Se te proporcionarán conjuntos de datos de todos estos departamentos y se te pedirá que realices las siguientes tareas:
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Proyecto #1: Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para detectar las emociones de las personas utilizando Google Teachable Machines (Tecnología).
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Proyecto #2: Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para detectar y clasificar enfermedades de tórax utilizando datos de radiografías del pecho con Google Teachable Machines (Medicina y Salud)
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Proyecto #3: Predecir la prima del seguro mediante características del cliente como la edad, el hábito de fumar y la ubicación geográfica mediante AWS AI AutoPilot (Negocios).
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Proyecto #4: Detectar enfermedades cardiovasculares con DataRobot AI (Medicina y Salud)
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Proyecto #5: Reconocer los tipos de alimentos y explorar la explicabilidad de la IA utilizando DataRobot AI (Tecnología).
Además, veremos un tema muy importante: la Explicabilidad de la IA que da respuestas a la pregunta clave: ¿Cómo llega la IA a una predicción determinada? ¿Qué está pensando realmente el cerebro artificial?
Los estudiantes ganaran con nosotros habilidad práctica sobre los fundamentos de la IA y los aplicarán a casos de estudio reales. Y es que nuestra metodología es 100% práctica y basada en crear y analizar 5 proyectos juntos, tendrás acceso a todo el material y transparencias del curso e incluso tendrás un certificado de haber completado del curso al final del mismo que podrás subir a Linkedin para mostrar tus nuevas habilidades en análisis de datos e IA.
Con 30 días de garantía de devolución de tu dinero si el curso no te gusta, no tienes ningún riesgo así que no esperes más!
¡Apúntate hoy mismo al curso, y nos vemos en clase!






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1Introducción y temario del cursoVideo lesson
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2Claves para seguir el curso, mejores prácticas y obtención del certificadoVideo lesson
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3No valores el curso antes de tiempoVideo lesson
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4¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?Video lesson
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5Recetas de IA e ingredientes claveVideo lesson
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6Aprendizaje supervisado vs no supervisadoVideo lesson
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7Temario del curso y objetivos de aprendizajeVideo lesson
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8Comunidad de DiscordVideo lesson
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9Caso Práctico 1: Detección de Enfermedades de Pecho usando la IA Google TVideo lesson
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10El auge de la IA en las aplicaciones sanitariasVideo lesson
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11Lectura adicional: El auge de la IA en las aplicaciones sanitariasText lesson
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12El auge de la IA en las aplicaciones sanitariasCuestionario
Lee el artículo llamado: "The Rise of Artificial Intelligence in Healthcare Applications" y responde a las próximas preguntas.
Link al artículo: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7325854/
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13Descripción del ProyectoVideo lesson
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14Entrenar y probar el modelo de IA en Google Teachable MachinesVideo lesson
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15Tras el telón - Redes Neuronales Artificiales SimplificadasVideo lesson
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16Tras el telón - Procesos de Training y Testing en Redes Neuronales ArtificialesVideo lesson
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17Tras el telón - Nomenclatura de IA al detalleVideo lesson
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18Tras el telón - Matrices de ConfusiónVideo lesson
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19Demo de RNA en Tensorflow PlaygroundVideo lesson
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20Exportar, Guardar y Poner un modelo de IA en ProducciónVideo lesson
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21Inmersión Profunda en las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)Video lesson
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22Descripción de la Covid-NetVideo lesson
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23COVID-NETCuestionario
Vamos a repasar los conceptos de la COVID-NET
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24Proyecto Final de IA aplicada a MedicinaText lesson
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25Caso Práctico 2: IA Emotiva con Google Teachable MachinesVideo lesson
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26Introducción a la IA Emotiva y descripción del proyectoVideo lesson
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27Lectura adicional: Emotion AI para pruebas de anuncios y análisis de mediosText lesson
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28Emotion AI para pruebas de anuncios y análisis de mediosCuestionario
Consulta los siguientes enlaces y luego responde a este cuestionario
Link al artículo: https://go.affectiva.com/affdex-for-market-research
Mira el siguiente vídeo: https://youtu.be/IjQukbQ8WYw
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29Demo de Teachable Machine #1 - Recolección de DatosVideo lesson
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30Demo de Teachable Machine #2 - Entrenamiento del ModeloVideo lesson
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31Demo de Teachable Machine #3 - Despliegue del Modelo y TestingVideo lesson
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32KPIs de Modelos de Clasificación - Parte # 1Video lesson
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33KPIs de Modelos de Clasificación - Parte # 2Video lesson
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34Aprendizaje por TransferenciaVideo lesson
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35Otras redes neuronales, ResNets e ImageNetsVideo lesson
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36Proyecto final de Emotion AIText lesson
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37Caso Práctico 3. Detección de enfermedades cardiovasculares con DataRobotVideo lesson
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38Descripción del Proyecto. Detección de enfermedades cardiovasculares DataRobotVideo lesson
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39Lectura Adicional: IA para la detección de enfermedades cardiovascularesText lesson
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40IA para la detección de enfermedades cardiovascularesCuestionario
Lee el artículo a continuación y responde el cuestionario siguiente
Enlace al artículo: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6748906/
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41Demo DataRobot #1: Registro y subida de datosVideo lesson
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42Demo DataRobot #2: Selección de variable objetivo y análisis exploratorioVideo lesson
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43Demo DataRobot #3: Entreamiento del modelo y importancia de variablesVideo lesson
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44Precision, Recall, Curvas ROC y AUCVideo lesson
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45Demo DataRobot #4: Evaluación del Modelo y EvaluaciónVideo lesson
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46Demo DataRobot #5: Publicación e inferencia del ModeloVideo lesson
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47Introducción a XG-Boost [Lectura Opcional / Material Adicional]Video lesson
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48¿Qué es Boosting? [Lectura Opcional / Material Adicional]Video lesson
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49Árboles de Decisión y técnicas de conjunto [Lectura Opcional/Material Adicional]Video lesson
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50Inmersión Profunda en Gradient Boosting #1 [Lectura Opcional/Material Adicional]Video lesson
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51Inmersión Profunda en Gradient Boosting #2 [Lectura Opcional/Material Adicional]Video lesson
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52Caso Práctico 4. IA aplicada a NegociosVideo lesson
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53Introducción a la IA en Negocios con AWSVideo lesson
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54Lectura adicional. IA aplicada a NegociosText lesson
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55Aplicaciones de IA en negociosCuestionario
Aplicaciones de IA en negocios
- Lee el artículo a continuación y responde el cuestionario de la clase siguiente.
- Enlace al artículo: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/09/27/15-business-applications-for-artificial-intelligence-and-machine-learning/?sh=46e73b43579f
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56Descripción del Proyecto: Predicción de Seguros PremiumVideo lesson
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57Regresión Lineal Simple y MúltipleVideo lesson
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58Introducción a Amazon Web Services (AWS)Video lesson
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59Amazon S3 y EC2Video lesson
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60Introducción a AWS SageMakerVideo lesson
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61Métricas de RegresiónVideo lesson
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62Demo de AWS SageMaker Autopilot #1Video lesson
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63Demo de AWS SageMaker Autopilot #2Video lesson
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64Demo de AWS SageMaker Autopilot #3Video lesson
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65Caso Práctico 5. Reconocimiento de alimentos con IA y Explainable AIVideo lesson
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66Introducción al proyecto: Reconocimiento de Alimentos con IAVideo lesson
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67Lectura Adicional: Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la industText lesson
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68Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la industria alimentariaCuestionario
Lee el siguiente artículo proporcionado por el grupo SDP (publicado por Olena Kovalenko) y responde al cuestionario
Link al artículo: https://spd.group/machine-learning/machine-learning-and-ai-in-food-industry/
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69Demo DataRobot #1 - Cargar y Explorar el DatasetVideo lesson
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70Demo DataRobot #2 - Entrenar el modelo de IAVideo lesson
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71Demo DataRobot #3 - IA ExplicableVideo lesson
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72Teoría de la Regresión Logística [Clase Opcional / Material Adicional]Video lesson
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73Balance de Sesgo y Varianza [Clase Opcional / Material Adicional]Video lesson
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74Regularización L1 y L2 - Parte # 1 [Clase Opcional / Material Adicional]Video lesson
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75Regularización L1 y L2 - Parte # 2 [Clase Opcional / Material Adicional]Video lesson
