Microsoft ofrece un completo curso online de "IA para principiantes". Y es gratis

Si hace poco compartíamos en Genbeta un trayecto formativo tirado sobre IA generativa ofrecido por Google, complementamos hoy tu formación recomendándote un curso sobre IA, incluso tirado, pero esta vez desarrollado por Microsoft.

Y ahí donde el primero (pensado, recordemos, 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 anciano.

¿Qué nos ofrece este curso?

En un mundo donde la IA se está convirtiendo a marchas forzadas en una utensilio esencial en multitud de campos, Microsoft comercio de ponérnoslo un poco más obvio con el dispersión de su curso "Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum".

Este software educativo, diseñado para principiantes, promete ser una consejero completa y accesible para todos aquellos que buscan iniciar o profundizar su comprensión de la inteligencia sintético.

Lo que distingue a este curso es su enfoque práctico y basado en proyectos. Cada materia 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 intentar directamente con las herramientas utilizadas en la industria.

El curso es una propuesta educativa integral que se extiende a lo generoso de 12 semanas, divididas en 24 lecciones detalladas y enfocadas en distintas facetas de la Inteligencia Industrial:

Entrada a la Inteligencia Industrial:

• Historia y fundamentos de la IA.
• Diferentes enfoques de la IA, incluyendo la Inteligencia Industrial Simbólica (GOFAI) con representación del conocimiento y razonamiento.

Redes Neuronales y Enseñanza Profundo:

• Conceptos esencia detrás de las redes neuronales y el enseñanza 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:

• Entrada a la visión por computadora y el uso de OpenCV.
• Redes neuronales convolucionales y sus arquitecturas.
• Redes preentrenadas y enseñanza por transferencia.

Procesamiento del Lengua Natural (NLP):

• Fundamentos de NLP y representación de texto.
• Modelos de idioma y redes neuronales recurrentes.
• Transformadores y modelos de idioma a gran escalera.

Técnicas Adicionales en IA:

• Algoritmos genéticos y enseñanza por refuerzo profundo.
• Sistemas multiagente y su aplicación.

Ética en la Inteligencia Industrial:

• 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 incluso desarrollen habilidades prácticas esenciales para su aplicación en el mundo verdadero.

Imagen | @girlie_mac

En Genbeta | Aprende improcedente Python con este curso de Microsoft: una forma ideal de comenzar a programar