Saludos

    Bienvenidos
    IPN-Dharma IA Lab

    Es una iniciativa de Laboratorio de Inteligencia Artificial del CIC del IPN con la colaboración de DHARMA para motivar a investigadores, profesores y estudiantes a aprovechar los cursos, recursos y herramientas de las principales plataformas tecnológicas de la industria en las áreas de Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, Computación en la Nube, Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas con el propósito de generar una experiencia práctica a través de un modelo de aprendizaje entre pares y por objetivos.

    Ruta recomendada para el aprendizaje de Inteligencia Artificial (IA),
    Ciencia de Datos (CD) e Internet de las Cosas (IoT) en tres etapas:

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    Nivel 1: Alfabetización y Fundamentos en IA, CD e IoT
    • Comprensión conceptual de los hechos
    • Capaz de interactuar con herramientas que habilitan o son impulsadas por IA, CD e IoT
    • Comunicar sobre IA, CD e IoT en un nivel básico

    Nivel 1: Alfabetización y Fundamentos

    Conocimiento para todos – Roles Técnicos y No Técnicos

    Interesado Comercial
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    Desarrollador
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    Analista de Negocios
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    DevOps
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    Científico de Datos
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    Ingeniero de Datos
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    ¿Qué es la
    Ciencia de Datos?






    ¿Qué capacidades
    tecnológicas
    puedo usar?





    ¿Qué es la
    Inteligencia
    Artificial?





    ¿Qué datos
    se requieren?






    ¿Cuáles son los
    objetivos
    comerciales?





    ¿La IA puede
    ayudar a mi
    negocio?



    Nivel 2: Conocimiento Contextual

    Aprovechamiento de marcos prediseñados – Roles Técnicos

    Científico de Datos
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    Desarrollador
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    Ingeniero de Datos
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    DevOps
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    Ciencia de Datos
    Trabajando con tipos
    de datos complejos




    Análisis de voz
    Tono y empatía





    Interacción
    Humana – IA






    Trabajando con
    documentos
    complejos




    Visión Artificial
    Trabajando con
    imágenes y videos




    Aprendizaje
    Profundo
    Keras, Pytorch,
    TensorFlow



    Procesamiento de
    Lenguaje Natural





    Escalando modelos
    de Aprendizaje
    Automático
    con Spark

    Nivel 3: Construyendo Soluciones

    Construyendo modelos desde cero – Roles Técnicos

    Científico de Datos
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    Ingeniero de Datos
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    Matemáticas

    Probabilidad,
    Estadística,
    Álgebra Lineal



    Preparación
    de los Datos





    Programación
    Python, R, Scala





    Visualización
    de los Datos





    Conocimiento del
    Dominio del Negocio




    Construcción
    de Modelos
    Supervisado,
    No-Supervisado,
    Profundo, Refuerzo



    Metodologías de
    Ciencia de Datos






    Validación
    y Selección
    de Modelos


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