Certificado Profesional de Inteligencia Artificial (CAIPC)

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El Certificado Profesional en Inteligencia Artificial está disponible para tomarlo o volver a tomarlo en línea.

Código del examen: CAIPC

Formato del examen

  • Opción múltiple
  • 40 preguntas
  • Puntuación de aprobación: 80%
  • 60 minutos de duración
  • Libro cerrado
  • Examen no supervisado realizado a través de CertiProf.com

Tendrás dos intentos dentro de los 180 días calendario siguientes a la recepción del correo electrónico de bienvenida inicial para aprobar el examen sin costo.

Importante

Lea atentamente lo siguiente antes de continuar:

  • Puede tomar el examen inmediatamente o dentro de los 6 meses a partir de la fecha de pago.
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En 1959, Arthur Samuel, un científico informático que fue pionero en el estudio de la inteligencia artificial, describió el aprendizaje automático como "el estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente". El artículo seminal de Alan Turing (Turing, 1950) introdujo un estándar de referencia para demostrar la inteligencia de las máquinas. Una máquina tiene que ser inteligente y responder de una manera que no se pueda diferenciar de la de un ser humano.


El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial en la que una computadora o máquina aprende de experiencias pasadas (datos de entrada) y realiza predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería ser al menos del nivel humano.


Esta certificación se centra en problemas de agrupamiento para el aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means. Para el aprendizaje automático supervisado, describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal.

  • Cualquier persona interesada en ampliar sus conocimientos en Inteligencia Artificial y Machine Learning.
  • Ingenieros
  • Analistas
  • Gerentes de marketing
  • Analistas de datos
  • Científicos de datos,
  • Administradores de datos
  • Cualquier persona interesada en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.
  • Comprenda los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
  • Describir los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.
  • Utilice el análisis de datos para la toma de decisiones
  • Comprender los límites de los algoritmos
  • Comprender y comprender la programación Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y el método de programación básico.

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