Descripción
Inteligencia Artificial A-Z 2026 es un curso integral diseñado para equipar a los estudiantes con las habilidades necesarias para construir sistemas avanzados de IA. El curso abarca IA Agente, IA Generativa, Ingeniería de Prompts y Aprendizaje por Refuerzo Profundo, proporcionando una base sólida para el desarrollo de IA. Los participantes aprenderán a crear chatbots de IA utilizando AWS PartyRock, una plataforma sin código, y explorarán redes neuronales y funciones de activación inspiradas en neuronas biológicas.
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El Aprendizaje Profundo por Q es un enfoque clave, con conferencias que explican la integración de redes neuronales para mejorar el aprendizaje por refuerzo. Los estudiantes comprenderán las diferencias entre el aprendizaje Q tradicional y el Aprendizaje Profundo por Q, y cómo este último sobresale en entornos complejos. El curso incluye tutoriales prácticos utilizando PyTorch, guiando a los participantes en la construcción de arquitecturas de redes neuronales para tareas como el aterrizaje lunar.
El curso es adecuado para cualquier persona interesada en IA, aprendizaje automático o aprendizaje profundo, ofreciendo plantillas de código en Python descargables para una fácil implementación. Con un enfoque en aplicaciones prácticas, los participantes obtendrán valiosas ideas sobre los procesos de aprendizaje y adaptación de los sistemas de IA, preparándolos para los desafíos del desarrollo de IA en el mundo real.
- CategoríaFormación corporativa y e-learning
- Modelo de preciosDe pago
Características principales de Inteligencia Artificial A-Z 2026: IA Agente, IA Generativa y RL
Desarrollo de IA Agente
Técnicas de IA Generativa
Estrategias de Ingeniería de Prompts
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
Plataforma AWS PartyRock
Fundamentos de redes neuronales
Implementación de Aprendizaje Profundo por Q
Tutoriales de PyTorch
¿Cómo usar Inteligencia Artificial A-Z 2026: IA Agente, IA Generativa y RL?
Configurar: Configurar AWS PartyRock para el desarrollo de chatbots
Usar: Implementar redes neuronales utilizando PyTorch
Optimizar: Mejorar modelos de IA con técnicas de aprendizaje por refuerzo
Desplegar: Lanzar sistemas de IA utilizando AWS y Python
Casos de uso de Inteligencia Artificial A-Z 2026: IA Agente, IA Generativa y RL
- Desarrollo de Chatbots de IA
- Implementación de Redes Neuronales
- Aprendizaje por Refuerzo
- Aprendizaje Profundo por Q
- Despliegue de Sistemas de IA
