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Únete a una comunidad que cree en tu potencial y te impulsa a alcanzar tus metas

Área: Sistemas
Participantes: Mínimo 12
Duración: 120 horas
Modalidad: Virtual
Fecha de inicio: 01/11/2025
Horarios: Martes 06:00 p.m a 08:00 p.m y Sábados 08:00 a.m a 12:00 m

Inversión: $1.800.000 COP
Realiza tu pago

Dirigido a:

  • Estudiantes universitarios de áreas afines a la tecnología, ciencia de datos o ingeniería.
  • Docentes o investigadores interesados en aplicar IA y NLP en la educación o investigación.
  • Profesionales con conocimientos básicos en Python y estadística que deseen actualizarse en tecnologías de IA y asistentes virtuales.
  • Cualquier persona con interés en construir chatbots e iniciarse en ciencia de datos, idealmente con nociones previas de programacion

Te preparamos para:

  • Diseñar e implementar chatbots funcionales desde cero, usando plataformas como Rasa, HuggingFace y Streamlit.
  • Aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning en problemas reales.
  • Conectar chatbots a bases de datos y fuentes de información dinámica.
  • Generar visualizaciones profesionales e informes automatizados.
  • Realizar el despliegue de asistentes virtuales en entornos reales como sitios web o apps de mensajería.
  • Comprender los aspectos éticos del uso de IA en entornos educativos, científicos y profesionales.

¿QUÉ VERAS EN ESTE CURSO?

Formar a los participantes en el diseño, implementación y despliegue de chatbots inteligentes con aplicación en ciencia de datos, combinando fundamentos de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y herramientas prácticas de programación. Además, el diplomado fomenta el uso ético y responsable de la IA en contextos profesionales.

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Modulos

Módulo 1: Introducción a la ciencia de datos y flujo de trabajo.

Módulo 2: Fundamentos de Python y R para ciencia de datos.

Módulo 3: Fundamentos de Git y GitHub.

Módulo 4: Introducción a SQL para científicos de datos.

Módulo 5: Extracción y consulta de datos desde R y Python.

Módulo 6: Limpieza de datos y preprocesamiento.

Módulo 7: Visualización con Power BI, ggplot2 y matplotlib.

Módulo 8: Automatización de reportes con LaTeX.

Módulo 9: Integración de resultados en presentaciones.

Módulo 10: Fundamentos de IA y aprendizaje automático.

Módulo 11: Introducción a procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Módulo 12: Librerías clave: scikit-learn, spaCy, NLTK, HuggingFace

Módulo 13: Tipos de chatbots: basados en reglas vs. IA.

Módulo 14: Diseño de conversaciones y arquitectura b´asica.

Módulo 15: Plataformas: Rasa, ChatterBot, Dialogflow, LangChain.

Módulo 16: Chatbots conectados a bases de datos.

Módulo 17: Incrustación de IA en chatbots (GPT, embeddings, contexto).

Módulo 18: Generación de respuestas con modelos LLM.

Módulo 19: Casos prácticos en ciencia de datos.

Módulo 20: Integración con apps, Slack, Telegram, Web.

Módulo 21: Despliegue en la nube (Streamlit, Gradio, HuggingFace Spaces).

Módulo 22: Control de versiones y buenas prácticas con Git.

Módulo 23: Proyecto final guiado.

Módulo 24: Definición de caso de uso propio.

Módulo 25: Implementación de chatbot inteligente con integración a datos reales.

Módulo 26: Presentación y entrega de informe en LaTeX.

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