Fundamentos de Inteligencia Artificial

Científica de Datos, maestra y autora del libro “Ciencia de Datos: Una Guía Práctica”. Es Licenciada en Economía (PUCMM) con Maestría en Gerencia, Gestión financiera, Administración y Gestión de Empresas (IE Business School) y una maestría en Ciencia de Datos de OBS Business School.

Hoy en día funge como Directora de Data y Analítica en el Grupo Humano. Posee una amplia experiencia en la formación y gestión de equipos, data y analítica, con miras al desarrollo de la cultura de datos de las empresas.Es profesora en el Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC) y en la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM). Es fundadora de Data Talks, un espacio destinado al sector profesional con el objetivo de compartir ideas y experiencias relacionadas con el tema de datos y analítica.
En este curso aprenderás desde cero cómo funcionan los sistemas inteligentes, qué papel juega la ciencia de datos y cómo aplicar los principios fundamentales para resolver problemas reales.

Te acompañaremos a través de clases grabadas, laboratorios prácticos y recursos descargables que te permitirán comprender, experimentar y crear con IA.

Lo que aprenderás

  • Qué es la inteligencia artificial, sus componentes y su impacto global.
  • Historia y evolución de la IA: de los primeros algoritmos a los modelos actuales.
  • Aplicaciones reales en sectores como salud, transporte y educación.
  • Principios del análisis descriptivo y cómo limpiar, transformar y preparar datos.
  • Fundamentos del aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.
  • Prácticas guiadas en Python con Pandas, Matplotlib y Seaborn para explorar datos y construir tus primeros modelos predictivos.

Ideal para ti si…

  • Quieres entender cómo funciona la IA desde cero. 
  • Trabajas o estudias en áreas donde los datos son importantes. 
  • Buscas adquirir una base sólida antes de adentrarte en temas como machine learning o deep learning.

Al completar este curso podrás:

Comprender qué es la inteligencia artificial y aprender a diferenciar IA, machine learning y análisis de datos, entendiendo para qué sirven, cómo se usan hoy y cuáles son sus principales casos de uso.
Entender el rol de los datos en proyectos de inteligencia artificial.
Reconocer los principales enfoques del aprendizaje automático o machine learning.

Course Lessons

Temas incluidos en este curso

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