| Fecha | Tema | Unirse |
|---|---|---|
| Aprendizaje esperado | Contenidos | Horas teóricas |
|---|---|---|
| Identificar las estrategias de desarrollo y problemas existentes de la IA. según el futuro de la Inteligencia Artificial. | Unidad 1: Conceptos básicos de la IA. IA a traves de la historia. Tecnologías de aplicación y los escenarios de la IA. | 5 |
| Identificar el ecosistema de Huawei y los servicios relacionados con IA. | Unidad 2: Plataforma Huawei HiAI y el método de desarrollo de aplicaciones rápidas HiAI. | 5 |
| Reconocer conceptos basicos del lenguaje de programacion Python de acuerdo al proyecto deseado | Unidad 3: Sintaxis básica de Python, forma de programación y sintaxis avanzada de Python. | 4 |
| Reconocer matematicas basicas decuerdo a su aplicación en IA. | Unidad 4: Conocimiento básico del álgebra lineal, teoría de la probabilidad, clasificación y solución de problemas de optimización. | 4 |
| Determinar funciones e interfaces de TensorFlow según su aplición con I.A. | Unidad 5: Qué es TensorFlow 2.0 y sus funciones. Métodos de operación básicos y avanzados de TensorFlow 2.0. Interfaces de alto nivel de Keras en TensorFlow2.0. | 4 |
| Determinar Algoritmo de aprendizaje y el proceso de aprendizaje automático en Deep Learning. | Unidad 6: Algoritmo de aprendizaje y el proceso de aprendizaje automático. Conceptos de hiperparámetro y conjunto de verificación. | 4 |
| Determinar aplicaciones comunes de Deep Learning de acuerdo a definición y desarrollo de redes neuronales | Unidad 7: Definición y desarrollo de redes neuronales. Comprender las aplicaciones comunes del Deep Learning | 4 |
