Fundamentos de IA y Aprendizaje Automático para Profesionales No Técnicos

19/08/2026 : 9am-12pm PST 20/08/2026 : 9am-12pm PST Obtén información sobre IA y aprendizaje automático sin la jerga técnica en este encuentro relajado y amigable para principiantes. En este curso, tendrás la oportunidad de aprender cómo: * Describir técnicas y usos del aprendizaje Supervisado y No Supervisado * Comparar IA vs ML vs DL * Comprender técnicas como Clasificación, Agrupamiento y Regresión * Discutir cómo identificar qué tipos de técnicas se deben aplicar para casos de uso específicos * Comprender las ofertas populares de Machine como Amazon Machine Learning, TensorFlow, Azure Machine Learning, Spark mlib, Python y R, etc. * Comprender la relación entre Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos * Comprender el proceso de Ciencia de Datos * Discutir casos de uso de Aprendizaje Automático en diferentes dominios * Identificar cuándo usar o no usar Aprendizaje Automático * Definir cómo formar un equipo de ML para el éxito * Comprender el uso de herramientas a través de una demostración de ML y laboratorios prácticos. Temario: * Introducción al curso * Historia y antecedentes de IA y ML * Comparar IA vs ML vs DL * Describir técnicas y usos del aprendizaje Supervisado y No Supervisado * Patrones de Aprendizaje Automático - Clasificación - Agrupamiento - Regresión * Ciclo de Hype de Gartner para Tecnologías Emergentes * Ofertas de Aprendizaje Automático en la Industria * Discutir casos de uso de Aprendizaje Automático en diferentes dominios * Comprender el proceso de Ciencia de Datos para aplicar a casos de uso de ML * Comprender la relación entre Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos * Identificar los diferentes roles necesarios para un proyecto de ML exitoso * Práctica: Crear cuenta para Microsoft Azure Machine Learning Studio * Demostración: ML usando Azure ML studio * Demostración: ML usando Scikit-learn * Referencias y Próximos pasos