heise-oferta: Last Call: Aprendizaje automático con Python KI Inteligencia artificial y aprendizaje profundo en 5 sesiones

Un programa de capacitación de cinco sesiones titulado Machine Learning with Python, AI y Deep Learning tendrá lugar a finales de agosto y principios de septiembre de 2026, ofreciendo a los participantes una introducción a la inteligencia artificial y sus aplicaciones prácticas. Organizado por heise academy, las sesiones tienen como objetivo proporcionar conocimientos fundamentales de técnicas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, árboles de decisión, aprendizaje de refuerzo y aprendizaje profundo utilizando marcos como Keras y TensorFlow. m. , e incluye ejercicios prácticos, demostraciones y discusiones interactivas.

El curso está diseñado para personas con experiencia básica en programación, preferiblemente en Python, que deseen explorar el potencial del aprendizaje automático en sus proyectos. Los participantes obtendrán información sobre diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, aprenderán a aplicar soluciones de IA de manera realista y adquirirán habilidades en preprocesamiento de datos, métodos estadísticos clásicos y redes neuronales utilizando bibliotecas de Python como NumPy, pandas, Matplotlib y scikit-learn. Las sesiones serán dirigidas por un experto que guiará a los asistentes a través de conceptos teóricos, ejemplos prácticos y estudios de casos más allá del alcance del propio Python.

El calendario de las cinco sesiones se ha establecido con fechas y temas específicos. La primera sesión, programada para el 26 de agosto de 2026, se centrará en los fundamentos de Python y la preparación de datos utilizando NumPy y pandas. Esto será seguido por una sesión el 9 de septiembre, que cubrirá la visualización de datos con pandas y Matplotlib. El 16 de septiembre, el enfoque se centra en los fundamentos del aprendizaje supervisado utilizando scikit-learn. Una sesión el 23 de septiembre profundizará en árboles de decisión, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo en el contexto del aprendizaje automático. Finalmente, la última sesión el 30 de septiembre introducirá el aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales utilizando Keras y TensorFlow.

Los participantes pueden asistir a las cinco sesiones en vivo o acceder a las grabaciones después. Además de las sesiones en vivo, los materiales y los archivos de ejercicios estarán disponibles para su revisión después de cada clase. Las preguntas planteadas durante las sesiones se abordarán directamente en un chat en vivo, lo que permitirá la interacción inmediata entre los participantes y el instructor. Los asistentes también tendrán la oportunidad de participar en discusiones con otros participantes durante todo el curso.

Los que completen este aula o lo combinen con tres cursos de video adicionales calificarán para el Pase Profesional, que les otorgará acceso a todo el campus de la academia de heise. Este pase proporciona recursos ampliados y oportunidades de aprendizaje para profesionales que buscan profundizar en su experiencia en desarrollo de software y tecnologías emergentes. El curso enfatiza la aplicación práctica junto con la comprensión teórica, asegurando que los participantes puedan aplicar lo que aprenden a escenarios del mundo real. Al combinar la teoría con la experimentación práctica, el programa tiene como objetivo ayudar a los asistentes a desarrollar una perspectiva realista sobre las capacidades y limitaciones de la inteligencia artificial.

También busca abordar los conceptos erróneos comunes sobre el potencial de la IA, proporcionando una visión equilibrada de su papel en la tecnología de la información moderna. El registro para las sesiones está abierto, y se pueden encontrar más detalles, incluidas las opciones de boletos e información logística, en el sitio web oficial del aula. Se alienta a las personas interesadas a visitar el sitio para asegurar su lugar en una de las próximas sesiones. El curso representa un enfoque estructurado para dominar los aspectos clave del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, adaptado para profesionales que buscan integrar estas tecnologías en su trabajo.