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Example Curriculum
- Descripción general del Módulo 1
- Lección 1: Cómo entender la IA predictiva
- Ejercicio 1.1
- Lección 2: Diseños funcionales de IA
- Ejercicio 1.2
- Lección 3: Fundamentos de los datos
- Ejercicio 1.3
- Lección 4: Modelos, algoritmos y redes neuronales
- Ejercicio 1.4
- Lección 5: Cómo entender las redes neuronales prealimentadas (FFNNs)
- Lección 6: Cómo entender las redes neuronales convolucionales (CNNs)
- Lección 7: Cómo entender las redes neuronales recurrentes (RNNs)
- Lección 8: Cómo construir sistemas de IA predictiva
- Lección 9: Buenas prácticas de los sistemas de IA predictiva
- Descripción general del Módulo 2
- Lección 1: Términos y conceptos
- Ejercicio 2.1
- Lección 2: Enfoques de aprendizaje fundamentales
- Ejercicio 2.2
- Lección 3: Herramientas y prácticas
- Ejercicio 2.3
- Lección 4: Técnicas de configuración
- Ejercicio 2.4
- Lección 5: Redes neuronales de IA predictiva
- Ejercicio 2.5
- Descripción general del Módulo 3
- Ejercicio de lectura 3.1: Antecedentes del caso de estudio: ADM
- Ejercicio de laboratorio 3.2: Entrenamiento de modelos laborioso
- Ejercicio de laboratorio 3.3: Selección de red neuronal
- Ejercicio de laboratorio 3.4: Toma de decisiones difíciles que pueden salvar vidas
- Ejercicio de lectura 3.5: Antecedentes del caso de estudio: PMI
- Ejercicio de laboratorio 3.6: Definición de cómo aprenden los robots y selección de red neuronal
- Ejercicio de laboratorio 3.7: Selección de red neuronal y retos de aprendizaje complejos
- Ejercicio de laboratorio 3.8: Manejo de un modelo de bajo rendimiento
- Ejercicio de lectura 3.9: Antecedentes del caso de estudio: HHA
- Ejercicio de laboratorio 3.10: Pronóstico dinámico con multianálisis
- Ejercicio de laboratorio 3.11: Datos de perfiles profundos y hallazgo de preferencias ocultas
- Ejercicio de laboratorio 3.12: Precios adaptativos en tiempo real
- Suplemento: Mapa mental del módulo 3 IA Predictiva
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Example Featured Products
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