Curso Inteligencia Artificial con Interpretación de PLN, Chat GPT, Analítica de Datos y Tableros

¿Por qué tomar el curso?

En la era digital, la Inteligencia Artificial (IA) es esencial para diversas industrias. Este curso denominado “Inteligencia Artificial con Interpretación de PLN, ChatGPT, Analítica de Datos y Tableros” aborda tres áreas clave: procesamiento del lenguaje natural (PLN), modelos avanzados como ChatGPT y analítica de datos.
El PLN permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano, fundamental para tareas como atención al cliente automatizada y análisis de sentimientos. Los modelos de lenguaje como ChatGPT mejoran la interacción con los usuarios, optimizando la eficiencia operativa en sectores como servicio al cliente y educación en línea.
La analítica de datos es crucial para extraer conclusiones y tomar decisiones informadas, proporcionando una ventaja competitiva significativa. La capacidad de visualizar datos mediante tableros facilita la comunicación de información compleja de manera clara y concisa.
Este curso capacita a los estudiantes en técnicas de PLN, uso de ChatGPT, habilidades analíticas y diseño de tableros interactivos. Los beneficios incluyen la mejora de habilidades técnicas, implementación de soluciones de IA y toma de decisiones basada en datos.

Dirigido a

Este curso está diseñado para una amplia gama de profesionales y estudiantes que buscan adquirir competencias avanzadas en analítica de datos y tableros, chat GPT y el desarrollo de soluciones de IA con interpretación de PNL. Entre los grupos destinatarios principales se incluyen

• Profesionales de Tecnología de la Información
• Analistas de Datos y Estadísticos
• Ingenieros y Científicos
• Gerentes y Líderes de Proyecto
• Estudiantes y Académicos
• Emprendedores y Consultores

Habilidades que vas a adquirir

● Procesamiento del lenguaje natural PLN: Diseño y desarrollo de sistemas que entienden y generan lenguaje humano.
● Modelos Conversacionales como ChatGPT: Implementación y personalización de modelos de lenguaje avanzado para aplicaciones conversacionales.
● Analítica de datos: Análisis de grandes volúmenes de datos para extraer insights y optimizar operaciones.
● Tableros interactivos: Creación de visualizaciones de datos claras y efectivas.
● Soluciones de IA empresariales: Desarrollo de soluciones de IA aplicadas a contextos empresariales.
● Toma de decisiones basadas en datos: Uso de análisis de datos para apoyar decisiones estratégicas.
● Innovación y Resolución de Problemas: Aplicación de IA y analítica de datos para resolver problemas complejos de manera innovadora

Metodología

El curso “Inteligencia Artificial con Interpretación de PLN, ChatGPT, Analítica de Datos y Tableros” se impartirá utilizando una metodología práctica y centrada en el aprendizaje activo. A continuación, se describen los componentes clave de la metodología:
1. Clases Teóricas y Conceptuales: Cada módulo comenzará con una exposición detallada de los conceptos teóricos fundamentales. Se utilizarán presentaciones multimedia para facilitar la comprensión de los temas y asegurar una base sólida en cada área del curso. Adicional, los participantes recibirán material adicional, incluyendo artículos, libros y recursos en línea, que complementarán la teoría vista en clase y permitirán profundizar en los temas tratados.
2. Sesiones Prácticas y Talleres: Se realizarán ejercicios prácticos durante las sesiones de clase, donde los estudiantes aplicarán los conceptos teóricos a problemas reales utilizando herramientas y lenguajes de programación relevantes, como Python, TensorFlow, y herramientas de visualización como Tableau y Power BI.
3. Estudio de Casos: A lo largo del curso, se presentarán estudios de casos que permitirán a los participantes analizar y resolver problemas utilizando las técnicas y herramientas aprendidas. Los casos estarán basados en situaciones reales en industrias como la tecnología, el comercio, y los servicios financieros. Adicional, se fomentará la discusión en grupo sobre los casos estudiados, promoviendo la colaboración entre los participantes y el intercambio de ideas para enriquecer el aprendizaje.
4. Evaluaciones y Retroalimentación: Se llevarán a cabo evaluaciones continuas a través de cuestionarios y tareas que permitirán medir el progreso de los participantes a lo largo del curso.
5. Proyecto Final Integrador: Desarrollo de una Solución Completa: Al final del curso, los participantes desarrollarán un proyecto final integrador que abarcará todos los módulos. Este proyecto consistirá en la creación de una solución completa que combine inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, analítica de datos, y visualización a través de tableros interactivos.

Requisitos

Requerimientos en modalidad online
Equipo: Computador al menos Doble núcleo de 2GHz o superior con mínimo (4 GB Ram como mínimo) (i3/i5/i7 o equivalente AMD)
• Webcam.
• Micrófono.
• Parlantes.
Software: Cisco webex meet(se recomienda descargar e instalar el software en su PC para mejor desempeño). Dependiendo del sistema de su celular descargue la APP desde Android o iOS.
Conectividad:
• Mínimo 10 Mbps.
• Pruébelo con el siguiente test: https://www.testdevelocidad.es/

Docentes

Luis Carlos Rodríguez Timaná
Ingeniero Electrónico. Magíster en Informática. Candidato a doctor en Ciencias Aplicadas. Docente Universitario.
Nazly Rocío Hincapié Monsalve
Ingeniera Física. Estudiante Doctorado en Ciencias Aplicadas. Docente Universitario.