Domina el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial con Python para transformar datos en decisiones que optimicen procesos, reduzcan gastos e impulsen el crecimiento empresarial
La inteligencia artificial ya no es una tecnología exclusiva de las grandes empresas. En este curso aprenderás a aplicar algoritmos de IA y Machine Learning con Python para resolver problemas reales de negocio, optimizando procesos, reduciendo costes operativos y aumentando los ingresos mediante casos prácticos inspirados en situaciones empresariales reales.
A lo largo del curso desarrollarás tres proyectos completos basados en técnicas de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning). Implementarás Q-Learning para optimizar el movimiento de un robot en un almacén de comercio electrónico, Deep Q-Learning para minimizar el consumo energético de un centro de datos y Thompson Sampling para maximizar los ingresos de un negocio de comercio electrónico. Cada proyecto te permitirá comprender tanto la teoría como su implementación práctica en Python.
Además del contenido práctico, adquirirás una sólida base conceptual sobre inteligencia artificial aplicada a la empresa. Comprenderás cómo funcionan los principales algoritmos, cuándo utilizarlos y cómo trasladar estas soluciones a escenarios reales de optimización, automatización y toma de decisiones basada en datos. Todo ello acompañado de un libro de más de 100 páginas con teoría, matemáticas, ejercicios resueltos, plantillas de código y recursos adicionales para reforzar tu aprendizaje.
Si quieres especializarte en una de las áreas con mayor demanda profesional, mejorar tu perfil como científico de datos, ingeniero de IA o desarrollador de Machine Learning, o aprender a utilizar la inteligencia artificial para crear empresas más eficientes y rentables, este curso te proporcionará las herramientas necesarias para dar el siguiente paso en tu carrera.
Comprende los fundamentos del Machine Learning, el aprendizaje por refuerzo y la Inteligencia Artificial para resolver problemas empresariales reales.
Aprende a desarrollar e implementar algoritmos como Q-Learning, Deep Q-Learning y Thompson Sampling utilizando Python.
Construye modelos de IA capaces de mejorar la eficiencia operativa mediante la optimización de procesos en escenarios reales.
Desarrolla soluciones que minimicen el consumo de recursos y los costes operativos, aplicando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.
Aplica algoritmos de IA para mejorar la toma de decisiones y aumentar los ingresos mediante estrategias de optimización empresarial.
Aprende a guardar, cargar y optimizar modelos, implementando técnicas como la detención anticipada para mejorar su rendimiento.
Desarrolla proyectos completos inspirados en comercio electrónico, centros de datos y empresas digitales para aplicar la IA en entornos reales.
Implementa desde cero modelos de Inteligencia Artificial utilizando Python y buenas prácticas de desarrollo para proyectos de Machine Learning.
Descubre cómo utilizar la Inteligencia Artificial como herramienta estratégica para optimizar procesos, reducir costes y generar ventajas competitivas.
Ligency Teamは、プログラミング、人工知能、データサイエンス、テクノロジーの専門家からなる国際的なチームであり、これらの分野で世界最高峰の人気コースを手がけるキリル・エレメンコ（Kirill Eremenko）とハデリン・デ・ポンテヴェス（Hadelin de Pontevés）によって設立されました。数百万人の受講生と20名以上の多分野にわたる専門家チームを擁し、私たちのミッションは、あらゆるレベルの人々が関連するテクノロジー・スキルを習得できるよう、実践的で高品質なトレーニングを提供することです。2018年からは、Juan Gabriel GomilaおよびFrogames Formaciónとの協力により、スペイン語でのコース提供を開始し、スペイン語圏のコミュニティに最高の教育コンテンツをお届けしています。
数学者であり、Unity認定インストラクター、そしてUdemyやPlatziなどのさまざまなプラットフォームで世界中の60万人以上の学生を指導してきたオンラインインストラクター。Frogames FormaciónのCEOであり、このプラットフォームの推進者として、数学、機械学習、ゲーム開発、AI、ブロックチェーンなどの分野で自身の持つすべての知識を提供している。
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