Si empezábamos la semana compartiendo contigo un trayecto formativo gratuito sobre inteligencia artificial generativa ofrecido por Google, cerramos ahora la semana laboral recomendándote un curso sobre IA, también gratuito, pero esta vez desarrollado por Microsoft.
Y ahí donde el primero (pensado para cursarse en 12 días) se centraba en una serie de tecnologías y herramientas muy concretas de la IA, este otro ofrece una inmersión más profunda en este pujante campo tecnológico, y se prolonga durante un período de tiempo siete veces mayor.
¿Qué nos ofrece este curso?
En un mundo donde la IA se está convirtiendo a marchas forzadas en una herramienta esencial en multitud de campos, Microsoft trata de ponérnoslo un poco más fácil con el lanzamiento de su curso «Artificial Intelligence for Beginners – A Curriculum«.
Este programa educativo, diseñado para principiantes, promete ser una guía completa y accesible para todos aquellos que buscan iniciar o profundizar su comprensión de la inteligencia artificial.
Lo que distingue a este curso es su enfoque práctico y basado en proyectos. Cada lección contiene material de prelectura y cuadernos Jupyter ejecutables que profundizan en los conceptos teóricos mediante ejemplos prácticos.
Estos cuadernos están específicamente diseñados para los frameworks más populares —TensorFlow y PyTorch—, lo que permite a los estudiantes experimentar directamente con las herramientas utilizadas en la industria.
La única ‘pega’ del curso de Microsoft es que está en inglés
El curso es una propuesta educativa integral que se extiende a lo largo de 12 semanas, divididas en 24 lecciones detalladas y enfocadas en distintas facetas de la Inteligencia Artificial:
Introducción a la Inteligencia Artificial:
- Historia y fundamentos de la IA.
- Diferentes enfoques de la IA, incluyendo la Inteligencia Artificial Simbólica (GOFAI) con representación del conocimiento y razonamiento.
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo:
- Conceptos clave detrás de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
- Uso de TensorFlow y PyTorch para ilustrar estos conceptos a través de código.
Arquitecturas Neuronales para Imágenes y Texto:
- Modelos recientes para el trabajo con imágenes y texto.
- Exploración de enfoques menos populares en IA, como Algoritmos Genéticos y Sistemas Multiagente.
Visión por Computadora:
- Introducción a la visión por computadora y el uso de OpenCV.
- Redes Neuronales Convolucionales y sus arquitecturas.
- Redes pre-entrenadas y aprendizaje por transferencia.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
- Fundamentos de NLP y representación de texto.
- Modelos de lenguaje y redes neuronales recurrentes.
- Transformadores y modelos de lenguaje a gran escala.
Técnicas Adicionales en IA:
- Algoritmos Genéticos y Aprendizaje por Refuerzo Profundo.
- Sistemas Multiagente y su aplicación.
Ética en la Inteligencia Artificial:
- Principios de IA responsable y ética en la tecnología.
Esta estructura detallada asegura que los estudiantes no sólo adquieran un conocimiento teórico sólido, sino que también desarrollen habilidades prácticas esenciales para su aplicación en el mundo real.
Imagen | @girlie_mac
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