Descripción

El curso Artificial Intelligence Fundamentals Certificate a través de un enfoque de aprendizaje híbrido, te permitirá adentrarte en los conceptos fundamentales, principios y aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA). En este curso aprenderás cómo dominar el uso de software y algoritmos esenciales para aprovechar al máximo el potencial de la IA y, así, potenciar su carrera al automatizar tareas complejas de manera efectiva.

¡IMPORTANTE!

Este Certificado puede ser tomado de forma individual, sin embargo, forma parte de CET™ Certified in Emerging Technology, certificación que consta de 4 certificados individuales en 4 dominios los cuales recomendamos tomar en conjunto.

Detalles

Examen de certificación oficial por parte de ISACA (Disponible en inglés).

Examen de simulación (de práctica).

Material oficial acreditado.

Ejercicios de revisión.

Diploma de finalización de curso.

Insignia digital para compartir en redes.

16 Unidades de Desarrollo Profesional (PDUs de Project Management Institute®).


¡Tu aprendizaje es nuestro compromiso!

Si no apruebas tu examen en el primer intento, te brindamos la oportunidad de tomar el curso de nuevo sin costo adicional.

Para hacerlo válido es indispensable cumplir con el 100% de tu asistencia previamente.

Al finalizar el curso, podrás:

  • Explicar las características básicas que definen la IA.
  • Explicar qué es el aprendizaje automático y cómo se aplica a la IA.
  • Describir qué es la automatización robótica de procesos y en qué se diferencia de la IA.
  • Explicar las poblaciones de muestreo estadístico, los métodos, el modelado estadístico, la regresión y cómo se aplican a la IA.
  • Enumerar las consideraciones para adoptar la IA.
  • Enumerar las diferentes funciones y consideraciones de gobernanza de datos.
  • Explicar los impactos específicos de la IA, incluidos los riesgos potenciales y las consideraciones éticas.
  • Personas que buscan aumentar sus conocimientos y habilidades en temas de tecnología emergente.
  • Responsables técnicos de productos.
  • Profesionales de la tecnología.
  • Consultores Tecnológicos.
  • Fundadores de startups de IA.
  • Diseñadores UI/UX.
  • Conocimientos básicos de matemáticas generales.
  • Familiaridad con conceptos tecnológicos generales.
  • Computadora personal con internet para conexión al curso.
  • Duración: 120 minutos.
  • Número de preguntas: 60 (50 de opción múltiple con valor de un punto cada una y 5 preguntas basadas en desempeño, con valor de dos puntos cada una).
  • Calificación aprobatoria: 65%.
  • Formato: En línea, supervisado (vía cámara web), a libro cerrado.
  • Idioma: Inglés.

Contenido

  • 1.1. Objetivos de Aprendizaje

  • 1.2. Propiedades de la Inteligencia Artificial

  • 1.2.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

  • 1.2.2. Aprendizaje de IA

  • 1.2.3. Razonamiento de IA

  • 1.2.4. Resolución de problemas de IA

  • 1.2.5. Percepción de IA

  • 1.2.6. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) de IA

  • 1.3. Requisitos de Recursos para Adoptar la IA

  • 1.3.1. Introducción

  • 1.3.2. Identificar los problemas que la IA puede resolver

  • 1.3.3. Educación de las partes interesadas

  • 1.3.4. Gobernanza robusta

  • 1.3.5. Análisis de brechas de habilidades

  • 1.4. Sistemas Expertos

  • 1.4.1. Introducción

  • 1.4.2. Sistemas de razonamiento temporal

  • 1.4.3. Sistemas de razonamiento ontológico

  • 1.4.4. Automatización Robótica de Procesos (RPA)

  • 1.5. Modelos de Aprendizaje Automático

  • 1.5.1. Introducción

  • 1.5.2. Muestreo probabilístico

  • 1.5.3. Muestreo no probabilístico

  • 1.6. Modelado Estadístico

  • 1.6.1. Introducción

  • 1.6.2. Modelos de regresión

  • 1.6.3. Modelos de clasificación

  • 1.6.4. Redes bayesianas

  • 1.6.5. Naive Bayes

  • 1.6.6. Métricas de rendimiento para evaluar modelos de aprendizaje automático

  • 1.7. Algoritmos de Aprendizaje Automático

  • 1.7.1. Agrupación de datos

  • 1.7.2. Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

  • 1.7.3. Reducción de dimensionalidad

  • 1.7.4. Redes Neuronales

  • 2.1. Objetivos de aprendizaje

  • 2.2. Uso empresarial de la inteligencia artificial

  • 2.2.1. Introducción

  • 2.2.2. Agricultura (Visión por computadora)

  • 2.2.3. Procesamiento de imágenes

  • 2.2.4. Marketing dirigido

  • 2.2.5. Robótica y planificación del movimiento del robot

  • 2.2.6. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

  • 2.2.7. Biociencia y Salud

  • 2.2.8. Usos de seguridad

  • 2.3. Uso de Inteligencia Artificial por Parte del Consumidor

  • 2.3.1. Antecedentes

  • 2.3.2. Transporte

  • 2.3.3. Entretenimiento

  • 2.3.4. Mercado móvil independiente

  • 2.4. Riesgo Asociado con la Inteligencia Artificial

  • 2.4.1. Introducción

  • 2.4.2. Superinteligencia

  • 2.4.3. Pérdida de datos, integridad/pérdida de reputación y riesgo legal y de cumplimiento

  • 2.4.4. Utilización nefasta y armamentismo

  • 2.5. Ética en Inteligencia Artificial

  • 2.5.1. Antecedentes

  • 2.5.2. Privacidad

  • 2.5.3. Empleo

  • 2.5.4. Imprevisibilidad

  • 2.5.5. Inteligencia

  • 2.5.6. Sesgos (Bias)