FUNDAMENTOS TÉCNICOS DE

Inteligencia

Artificial

Curso online en vivo

Julio 2020

Aprenderás sobre que es la Inteligencia Artificial (AI, Artificial Intelligence) y sus componentes, cómo funciona el Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning) y también a crear y aplicar Redes Neuronales, que son una de las opciones más populares y prometedoras del Aprendizaje de Máquinas.

Vamos a ver tanto teoría como prácticas

Curso en línea en vivo.

Jueves y Sábados

14 hrs. – 7 sesiones de 2 hrs. c/u

Fechas y horario.

2, 4, 9, 11, 16, 18 y 23 de Julio 2020

Horario: 
Jueves: 6:30 pm a 8:30 pm
Sábados: 9:30 am a 11:30 am

Fundamentos Técnicos de Inteligencia Artificial
       14 hrs.
7 sesiones 2 hrs. c/u

$2320 mxn

Aprenderás sobre que es la Inteligencia Artificial (AI, Artificial Intelligence) y sus componentes, cómo funciona el Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning) y también a crear y aplicar Redes Neuronales, que son una de las opciones más populares y prometedoras del Aprendizaje de Máquinas.

Vamos a ver tanto teoría como prácticas

Fechas y horario.

Jueves y Sábados
14 horas - 7 sesiones de 2 hrs. c/u
2, 4, 9, 11, 16, 18 y 23 de Julio 2020

Curso en línea en vivo. 

Horarios: 
Jueves: 6:30 pm a 8:30 pm
Sábados: 9:30 am a 11:30 am

Fundamentos Técnicos de Inteligencia Artificial
       14 hrs.
7 sesiones 2 hrs. c/u

$2320 mxn

¿Qué aprenderás?

Qué es y qué no es la Inteligencia Artificial, así como cuáles son sus componetes

Cuáles son las técnicas más comunes para el Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning)

Se realizarán ejercicios con datos reales, aplicando los conceptos de Redes Neuronales (Neural Networks).

Introducción al Reconocimiento de Patrones (Pattern Recognition) y sus aplicaciones en la solución de problemas modernos.

El funcionamiento de las Redes Neuronales (Neural Networks). El algoritmo más popular que se usa en la inteligencia artificial.

Temario

Introducción a la Inteligencia Artificial.

◘ Marco histórico y actualidad de la IA.

◘ Componentes de la IA.

◘ Introducción a planeación y optimización. 

◘ Introducir aplicaciones en visión y voz.

◘ Diagrama general de un sistema de aprendizaje de máquinas.

◘ Técnicas más comunes para el aprendizaje de máquinas.

Aprendizaje de Máquinas: Reconocimiento de Patrones

◘ Introducción a los problemas de clasificación.

◘ Algoritmos clasificadores.

◘ Reconocimiento de patrones con redes neuronales.

◘ Aplicaciones de reconocimiento de patrones.

Aprendizaje de Máquinas: Redes Neuronales.

◘ Cómo funciona una neurona y una red neuronal multicapa.

◘ Cómo entrenar redes neuronales multicapa utilizando gradiente descendente.

◘ Comparativa de las principales funciones de activación.

◘ Redes de segundo y tercer orden.

◘ Modelo matemático de una red neuronal con función de base radial (RBF).

◘ Redes neuronales convolucionales.

◘ Aplicaciones de aprendizaje no supervisado.

◘ Alcances y limitaciones del algoritmo k-means.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Prácticas).

◘ Agrupación de datos con redes neuronales

◘ Ajuste de datos con redes neuronales

◘ Ejemplo inicial de reconocimiento de patrones con redes neuronales.

◘ Reconocimiento de imágenes.

Aplicaciones

Con la Inteligencia artificial se crean máquinas flexibles, racionales y capaces de percibir su entorno y ejecutar acciones para la resolución de problemas complejos, tales como:

  • Identificar y entender correctamente el habla humana.
  • Detectar errores en líneas de producción de una fábrica.
  • Reconocer amenazas de seguridad.
  • Comprender el entorno de oficinas y hogares inteligentes.
  • Generar marketing personalizado para clientes
  • Jugar todo tipo de juegos con humanos.

Dirigido a:

Profesionistas, profesores y estudiantes (últimos semestres) de Ingeniería en computación, sistemas, electrónica, róbotica,  mecatrónica y carreras afines.

Las aplicaciones de la IA se pueden dar en diferentes sectores desde salud, manufactura, transporte, educación, retail, etc. por lo que interesados de otras áreas pueden aplicar. Sólo es importante indicar su campo de acción, al momento de inscribirse. 

Requisitos:

  • Computadora
  • Nociones básicas de programación. 
  • Conocimientos básicos de Probabilidad y Estadística.

Dirigido a:

Profesionistas, profesores y estudiantes (últimos semestres) de Ingeniería en computación, sistemas, electrónica, róbotica,  mecatrónica y carreras afines.

Las aplicaciones de la IA se pueden dar en diferentes sectores desde salud, manufactura, transporte, educación, retail, etc. por lo que interesados de otras áreas pueden aplicar. Sólo es importante indicar su campo de acción, al momento de inscribirse. 

Requisitos:

  • Computadora
  • Conocimientos básicos de programación. 
  • Conocimientos básicos de Probabilidad y Estadística.

INSTRUCTORES

Rodrigo Camacho

Dr. en Ingeniería
Eléctrica

Maestro  en Telecomunicaciones graduado con Honores del Instituto de Aviación de Moscú, Rusia en 2006 y su Doctorado en el CINVESTAV Guadalajara en el 2014. 

Tiene 20 años de experiencia en la industria y es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI).

Desde 2009 labora como Científico Investigador en Intel.

Su investigación se ha enfocado en las diversas aplicaciones del electromagnetismo y el aprendizaje de máquinas para sistemas de telecomunicaciones. Su trabajo ha resultado en 17 patentes otorgadas a la fecha y diversos artículos científicos en congresos y revistas especializadas. 

A Rodrigo le apasiona todo lo relacionado con la innovación, la ciencia y la tecnología.

… pero sobre todo, Rodrigo ama la vida al lado de su esposa Diana y su hija Estefanía.

Hector Cordourier

Dr. en Instrumentación
Acústica

Ingeniero físico con maestría y doctorado en Instrumentación Acústica. 

Ha participado en el desarrollo de más de 20 patentes nacionales e internacionales. Sus investigaciones se enfocan en innovación tecnológica en calidad de sonido, reconocimiento de la voz, eliminación de ruido, e Inteligencia aplicada al procesamiento de la voz. 

Paulo López Meyer

Dr. en Tecnologías
Biomédicas

Sus investigaciones han sido en el campo de la biomedicina, tecnología de sensores, computación portátil (wearables) y motores de reconocimiento, aplicando metodologías de Inteligencia Artificial. 

Ha contribuido con más de 40 artículos en conferencias y publicaciones de prestigio internacional y ha participado en el desarrollo de 18 aplicaciones de patentes. 

Julio Zamora

Dr. en Visión
Computacional

Sus investigaciones se han desarrollado en el área de robots móviles, visión por computadora, álgebra geométrica, robótica y procesamiento de imágenes.
Es miembro del IEEE, ha formado parte de SNI y del MACVNR. Ha participado en más de 20 publicaciones en el campo de la robótica, así como en diferentes conferencias internacionales como ICRA, IROS e ICINCO. Adicionalmente tiene 18 solicitudes internacionales de patentes y fue nominado para el premio W.K. Clifford internacional por sus contribuciones a las aplicaciones de álgebra geométrica.

Inversión e inscripción

INSCRIPCIONES

Curso Online en Vivo
 

Duración: 14 hrs. – inicia 2 de Julio

Inversión: $2320 mxn (pesos mexicanos)

Formas de pago: 

  • Transferencia
  • Paypal
  • Oxxo
  • Tarjeta
  • Aceptamos pago con TDC a 3, 6,9 y 12 MSI

Puedes reservar desde $500 

Datos transferencia
Santander
CLABE: 014320655069840584
Num. Cuenta: 65506984058
A nombre de: Peregrino Technologies SAS de CV
 
Puedes solicitar factura si la necesitas. 
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7 sesiones 2 hrs. c/u

$2320 mxn

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contacto@peregrinotech.com

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“Un ordenador merecería ser llamado inteligente si lograra hacer creer a un ser humano que él también es humano”

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