MODELIZACIÓN DE ALGORITMOS PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADO EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Información adicional
| Horas | 60 |
|---|---|
| Código | |
| Formato | Digital |
| Proveedor | EDUCA360, S.L. |
34,80 €
*Los precios no incluyen el IVA.
¡Impulsa tu carrera y transforma tu enfoque hacia los problemas complejos de la inteligencia artificial con nuestro revolucionario curso de 60 horas sobre Modelización de Algoritmos para Inteligencia Artificial! Este curso, diseñado meticulosamente por expertos en la materia de Educa360 S.L, está enfocado tanto a principiantes como a profesionales que buscan profundizar sus conocimientos en técnicas avanzadas y específicas de la inteligencia artificial y la programación orientada a objetos (POO).
A lo largo de las cuatro unidades estructuradas del curso, los participantes adquirirán habilidades cruciales en la abstracción y modelización de algoritmos. Comenzando con técnicas de abstracción de problemas reales, los estudiantes aprenderán a simplificar y desglosar problemas complejos, facilitando su análisis y solución mediante algoritmos de IA. A medida que avancen, explorarán la interpretación de gráficos, la documentación esencial para algoritmos y las estrategias de modularización, aumentando su capacidad para desarrollar software de IA eficiente y sostenible.
Este curso no solo enseña teoría; también es altamente dinámico y atractivo, con numerosas sesiones prácticas que permiten aplicar los conocimientos teóricos en situaciones reales usando herramientas modernas y técnicas de visualización de datos. Los participantes estarán equipados para diseñar, documentar y implementar algoritmos complejos, y entenderán cómo usar clases, relaciones, atributos y operaciones dentro de la POO para resolver problemas específicos de IA.
La unidad sobre mecanismos de control en POO aplicada a IA ofrece una inmersión profunda en control de errores, herramientas de desarrollo y depuración, integración de componentes de terceros y manejo avanzado de datos, preparando a los estudiantes para manejar y optimizar grandes volúmenes de datos en sus futuros proyectos de IA.
Finalmente, el curso culmina con un estudio intensivo sobre la interpretación de diagramas de modelización de problemas, proporcionando a los alumnos las competencias necesarias para utilizar estándares UML y llevar a cabo un modelado dinámico eficaz.
Este curso no solo ampliará tu comprensión de los fundamentos de la IA y la POO, sino que también te preparará para enfrentar y resolver desafíos tecnológicos con soluciones innovadoras. Prepárate para convertirte en un líder en el campo de la inteligencia artificial con nuestro curso intensivo y transformador. ¡Inscríbete hoy y da el siguiente paso hacia el éxito en tu carrera!
MODELIZACIÓN DE ALGORITMOS PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADO EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Desarrollado por Educa360 S.L, todos los derechos reservados.
UNIDAD 1: Modelización de Algoritmos Generales y Específicos de IA
- 1.1. Técnicas de Abstracción de Problemas Reales
- 1.1.1 Fundamentos de la Abstracción
- 1.1.2 Estrategias para la Abstracción Efectiva
- 1.1.3 Aplicación en Modelización de Algoritmos de IA
- 1.2. Interpretación de Gráficos y Documentación para Algoritmos
- 1.2.1 Fundamentos de la Interpretación Gráfica en IA
- 1.2.2 Principios de Documentación para Algoritmos
- 1.2.3 Herramientas y Técnicas de Visualización de Datos
- 1.3. Técnicas de Modularización
- 1.3.1 Principios y Ventajas de la Modularización
- 1.3.2 Aplicación de la Modularización en IA y Aprendizaje Automático
- 1.4. Herramientas de Abstracción Lógica y Algoritmos
- 1.4.1 Métodos de Abstracción Lógica en la Creación de Algoritmos
- 1.4.2 Herramientas de Diseño de Algoritmos
- 1.4.3 Implementación de Algoritmos en Entornos de Aprendizaje Automático
- 1.5. Técnicas de Representación de Algoritmos
- 1.5.1 Principios y Técnicas Generales de Representación
- 1.5.2 Uso de Diagramas en la Representación de Algoritmos
- 1.5.3 Herramientas Modernas para la Modelización de Algoritmos
UNIDAD 2: Resolución de Problemas Generales y Específicos de IA Aplicando POO
- 2.1. Clases y Relaciones
- 2.1.1 Definición y Estructura de las Clases
- 2.1.2 Relaciones entre Clases
- 2.1.3 Diseño de Clases Eficientes: Principios como SOLID y Patrones de Diseño
- 2.2. Atributos, Operaciones y Polimorfismo
- 2.2.1 Atributos y su Visibilidad: Buenas Prácticas
- 2.2.2 Operaciones y Métodos en Clases: Definición y Encapsulamiento
- 2.2.3 Polimorfismo y su Aplicabilidad: Tipos y Casos Prácticos
- 2.3. Interfaces y Constructores
- 2.3.1 Definición y Uso de Interfaces
- 2.3.2 Constructores y su Importancia
- 2.4. Tipos y Estructuras de Datos Complejos
- 2.4.1 Tipos de Datos Avanzados
- 2.4.2 Colecciones y su Manejo
- 2.4.3 Árboles y Grafos
- 2.4.4 Estructuras de Datos Inmutables
- 2.5. Sentencias de Programación Estructurada
- 2.5.1 Control de Flujo
- 2.5.2 Manejo de Excepciones
- 2.5.3 Principios de Programación Estructurada
UNIDAD 3: Mecanismos de Control en POO Aplicada a IA
- 3.1. Control de Errores
- 3.1.1 Tipos de Errores en Programación
- 3.1.2 Técnicas de Manejo de Excepciones
- 3.1.3 Pruebas Unitarias y TDD
- 3.1.4 Registro y Seguimiento de Errores
- 3.2. Herramientas de Desarrollo y Depuración
- 3.2.1 IDEs para IA
- 3.2.2 Herramientas de Depuración Específicas para Algoritmos de IA
- 3.2.3 Uso de Perfiles de Ejecución y Análisis de Memoria
- 3.3. Componentes de Terceros y Librerías
- 3.3.1 Selección de Librerías y Componentes para IA
- 3.3.2 Integración de Componentes de Terceros en Proyectos de IA
- 3.3.3 Licencias y Consideraciones Legales
- 3.3.4 Mantenimiento y Actualización de Componentes
- 3.4. Acceso y Manipulación de Datos
- 3.4.1 Fuentes de Datos para IA
- 3.4.2 Técnicas de Limpieza y Preprocesamiento de Datos
- 3.4.3 Manipulación de Grandes Volúmenes de Datos
- 3.4.4 Bases de Datos NoSQL y SQL
UNIDAD 4: Interpretación de Diagramas de Modelización de Problemas
- 4.1. Estándares UML y Diagramas de Estructura Estática
- 4.1.1 Fundamentos de UML
- 4.1.2 Componentes de un Diagrama de Estructura Estática
- 4.1.3 Clases, Objetos e Interfaces en UML
- 4.1.4 Relaciones entre Clases
- 4.1.5 Implementación de Diagramas de Estructura Estática
- 4.2. Interpretación de Diagramas de Interacción
- 4.2.1 Conceptos Básicos de los Diagramas de Interacción
- 4.2.2 Diagramas de Secuencia en UML
- 4.2.3 Diagramas de Comunicación en UML
- 4.2.4 Aplicaciones Prácticas de los Diagramas de Interacción
- 4.3. Diagramas de Modelado Dinámico
- 4.3.1 Introducción al Modelado Dinámico
- 4.3.2 Estados y Transiciones en UML
- 4.3.3 Diagramas de Estados
- 4.3.4 Diagramas de Casos de Uso y su Importancia
- 4.4. Diagramas de Actividades y Secuencia
- 4.4.1 Principios de los Diagramas de Actividades
- 4.4.2 Modelando el Flujo de Control y Objetos
- 4.4.3 Diferencias y Similitudes entre Diagramas de Actividades y de Secuencia