Curso: Inteligencia Artificial Aplicada a la Estadística

Objetivo del curso:
Capacitar a los profesionales en estadística en el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) aplicadas al análisis de datos, modelado predictivo y toma de decisiones automatizadas. El curso permitirá a los participantes integrar sus conocimientos estadísticos con herramientas y modelos de IA para resolver problemas complejos en diversas áreas.

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INSCRÍBETE

Módulo 1: Programación en Python

Introducción a Python (3 horas)

• Configuración del entorno
• Instalación de Python
• Sintaxis básica

Estructuras de Control (6 horas)

• Condicionales (if, elif, else)
• Bucles (for, while)
• Comprensiones de listas
• Funciones y modularización
• Funciones lambda, map, filter, reduce

Visualización de Datos (3 horas)

• Introducción a Matplotlib
• Visualización avanzada con Seaborn

Estadística Descriptiva en Python (6 horas)

• Medidas de tendencia central
• Medidas de dispersión
• Distribuciones de datos y tablas de frecuencias

Estadística Inferencial en Python (6 horas)

• Distribuciones y probabilidades
• Pruebas de hipótesis
• Regresión lineal básica

Muestreo y Distribución Muestral en Python (3 horas)

• Introducción al muestreo
• Tipos de muestreo
• Tamaño de la muestra
• Errores en el muestreo
• Distribuciones muestrales
• Estimación puntual y por intervalo
• Aplicaciones prácticas

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Módulo 2: Inteligencia Artificial

Fundamentos de Machine Learning (3 horas)

• Introducción a Machine Learning
• Tipos de Machine Learning y su contexto estadístico
• Herramientas de Python para Machine Learning
• Preparación y análisis exploratorio de datos

Regresión y Modelos Supervisados (9 horas)

• Regresión lineal y logística
• Modelos regulares: Ridge, Lasso y ElasticNet
• Árboles de decisión y Random Forest
• Máquinas de soporte vectorial (SVM)

Modelos No Supervisados y Técnicas Avanzadas (12 horas)

• K-Means Clustering y estadística multivariante
• Clustering jerárquico
• Análisis de componentes principales (PCA)
• Modelos de ecuaciones estructurales
• Inferencia bayesiana y redes bayesianas

Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Deep Learning (6 horas)

• Introducción a redes neuronales
• Implementación de una red neuronal básica
• Redes neuronales avanzadas

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Recursos y Materiales del Curso

1. Notebooks interactivos en Jupyter
2. Bases de datos abiertas para proyectos
3. Lecturas complementarias
4. Tutoriales en video

Evaluación

1. Ejercicios prácticos por módulo
2. Examen intermedio
3. Presentación y discusión del proyecto final

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Perfil del Participante

Dirigido a profesionales en estadística con conocimientos en análisis de datos y programación básica, que deseen profundizar en el uso de técnicas avanzadas de IA.

Beneficios

El curso proporcionará habilidades y herramientas para abordar problemas complejos mediante IA, ofreciendo soluciones basadas en datos.

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Información Adicional

• Duración Total: 60 horas en línea
• Horario de Clase: Lunes, miércoles y viernes de 7 a 10 pm
• Inicio de Clases: 4 de noviembre
• Modalidad: Virtual
• Costo: S/. 600.00

Descuentos:

• Gratuito para colegiados en la Región Lima que hayan cotizado hasta diciembre de 2024 y actualizado sus datos.
• 50% de descuento para colegiados de otras regiones que hayan cotizado hasta diciembre de 2024.

Certificación:

• Diploma de participación: S/. 20.00
• Diploma de aprobación (70% de asistencia y evaluación final aprobada): S/. 30.00

Docente:
Ing. Luis Vizcardo
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