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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 est une équipe internationale d'experts en programmation, intelligence artificielle, science des données et technologie, fondée par Kirill Eremenko et Hadelin de Pontevés, créateurs de certains des cours les plus populaires au monde dans ces disciplines. Avec des millions d'étudiants et une équipe pluridisciplinaire de plus de 20 professionnels, notre mission est d'offrir une formation pratique et de haute qualité qui aide les personnes de tous niveaux à développer des compétences technologiques pertinentes. Depuis 2018, nos cours sont disponibles en espagnol grâce à la collaboration avec Juan Gabriel Gomila et Frogames Formación, rapprochant le meilleur contenu éducatif de la communauté hispanophone.
Matemático, Instructor Certificado de Unity, e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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