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RELAMPAGO20SEP

Cocinando Inteligencia Artificial con Python

Se presenta como una introducción práctica y accesible al fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA), utilizando el lenguaje de programación Python como herramienta principal. 

Por Fernando Borras Rocher | Doctor en Ciencias y técnicas Estadísticas

(10)
$15.99 USD $59.99 USD

Garantía de reembolso de 15 días

Este curso incluye:

▪️ 18h de duración bajo demanda

▪️ 230 lecciones

▪️ 9 recursos descargables

▪️ Disponible en dispositivos móviles

▪️ Acceso para siempre

▪️ Idioma:

  • Español

▪️ Consultas ilimitadas

Materiales complementarios

⚑ Certificado de finalización

Lo que aprenderás

🟧 Descubrir los Jupyter Notebooks y el entorno Google Colab para la programación en Python.

🟧 Descubrir otras funcionalidades de un cuaderno Colab y su conexión con Google Drive.

🟧 Gestionar eficazmente la salida por pantalla de los resultados deseados.

🟧 Crear y manipular datos de tipo booleano.

🟧 Programar código que se ejecuta según se dan diferentes condiciones (una alternativa con else y varias alternativas con elif).

🟧 Aprender cómo guardar los resultados de un bucle en una lista vacía y con la función append.

🟧 Aprender a aplicar un formato concreto a cadenas y números al mostrar mensajes en pantalla.

🟧 Conocer funciones habituales en el módulo random con simuladores aleatorios.

🟧 Aprender a definir y utilizar funciones con argumentos predeterminados para operar por defecto.

Contenido del curso

U1:  La cocina de Python 
  • ¡La cocina de Python!
  • Qué son Jupyter Notebooks?
  • Los componentes de Jupyter Notebooks
  • Los rivales de Google Colab
  • La Aplicación web Colaboratory entorno gratuito de Jupyter Notebook
  • Los Entornos de ejecución de Colaboratory
  • Los documentos de Colaboratory
  • Celdas de texto
  • Colores y tamaños de texto
  • Celdas de Código
  • Añadiendo y moviendo celdas
  • Salidas enriquecidas e interactivas
  • Ejemplo de gráfico con fórmulas
  • Ejemplo de gráfico interactivo
  • Ejemplo celda interactiva con código oculto
  • Distribución Binomial
  • Página web incrustada en celda de código
  • Página Web incrustada
  • Video de YouTube incrustado dentro de una celda de código
  • Video YouTube incrustado
  • Integración con Drive
  • Comentarios en una celda
  • Instalación de la extensión "open in colab"
  • Open In Colab Badge
  • Una galería de interesantes cuadernos de Jupyter
  • Manos en la masa!
U2:  Los utensilios de la Cocina de Python
  • Los utensilios de la Cocina de Python
  • ¡Manos en la masa 1!
  • Solución: ¡Manos en la masa 1!
  • Python como calculadora avanzada
  • Precedencia de operadores
  • Operador asignación
  • ¡Manos en la masa 2!
  • Solución: ¡Manos en la masa 2!
  • Función "print"
  • Lo que hemos aprendido
  • Manipulación de cadenas/strings
  • ¡Manos en la masa 3!
  • Solución: ¡Manos en la masa 3!
  • Indexación de cadenas
  • ¡Manos en la masa 4!
  • Solución: ¡Manos en la masa 4!
  • Slicing de strings (fileteado/rebanado de cadenas)
  • ¡Manos en la masa 5!
  • Solución: ¡Manos en la masa 5!
  • ¡Manos en la masa 6!
  • Solución: ¡Manos en la masa 6!
  • Lo que hemos aprendido
U3:  La despensa del Python 
  • La despensa del Python
  • Listas
  • ¡Manos en la masa 1!
  • Solución: ¡Manos en la masa 1!
  • El método append en la gestión de listas
  • ¡Manos en la masa 2!
  • Solución: ¡Manos en la masa 2!
  • Las cadenas de texto son inmutables
  • El Método remove() en la gestión de listas
  • ¡Manos en la masa 3!
  • Solución: ¡Manos en la masa 3!
  • Concatenación de listas
  • El método sort() en la gestión de listas
  • Listas anidadas
  • ¡Manos en la masa 4!
  • Solución: ¡Manos en la masa 4!
  • Lo que hemos aprendido
  • Diccionarios
  • ¡Manos en la masa 5!
  • Solución: ¡Manos en la masa 5!
  • Los métodos keys() y values() en diccionarios
  • Tuplas y Conjuntos
  • Lo que hemos aprendido
U4: Los procesos de cocción de Python
  • Los procesos de cocción de Python
  • Condiciones simples
  • if, elif y else
  • Sangrado de bloque de código
  • ¡Manos en la masa 1!
  • Solución: ¡Manos en la masa 1!
  • Operadores and, or y not
  • ¡Manos en la masa 2!
  • Solución: ¡Manos en la masa 2!
  • Lo que hemos aprendido
  • Bucles
  • ¡Manos en la masa 3!
  • Solución: ¡Manos en la masa 3!
  • ¡Manos en la masa 4!
  • Solución: ¡Manos en la masa 4!
  • Lo que hemos aprendido
U5: Los procesos de cocción iterativos en Python
  • Los procesos de cocción iterativos en Python
  • La función enumerate()
  • ¡Manos en la masa 1!
  • Solución: ¡Manos en la masa 1!
  • La función zip()
  • ¡Manos en la masa 2!
  • Solución: ¡Manos en la masa 2!
  • Las funciones sorted() y reversed()
  • Las funciones min(), max() y sum()
  • ¡Manos en la masa 3!
  • Solución: ¡Manos en la masa 3!
  • Listas por comprensión
  • ¡Manos en la Masa 4!
  • Solución: ¡Manos en la Masa 4!
  • El bucle while
  • Un bucle infinito... (:
  • Sentencia break
  • Sentencia continue
  • Función range()
  • ¡Manos en la masa 5!
  • Solución: ¡Manos en la masa 5!
  • ¡Manos en la masa 6!
  • Solución: ¡Manos en la masa 6!
U6: Cocinando cadenas texto en Python
  • Cocinando cadenas de texto en Python
  • Sistemas numéricos binarios y decimales
  • Almacenamiento y desbordamiento de enteros
  • Introspección de tipos
  • Conversión implícita de tipos (casting)
  • Conversión explícita de tipos
  • ¡Manos en la masa 1!
  • Solución: ¡Manos en la masa 1!
  • Conversión entre colecciones (Tuplas, Conjuntos, listas)
  • ¡Manos en la masa 2!
  • Solución: ¡Manos en la masa 2!
  • Funciones de manipulación de Strings
  • El método split()
  • ¡Manos en la masa 3!
  • Solución: ¡Manos en la masa 3!
  • El método join()
  • ¡Manos en la masa 4!
  • Solución: ¡Manos en la masa 4!
  • El método find()
  • ¡Manos en la Masa 5!
  • Solución: ¡Manos en la Masa 5!
  • El método replace()
  • ¡Manos en la masa 6!
  • Solución: ¡Manos en la masa 6!
  • El método strip() y nuevas lineas
  • ¡Manos en la masa 7!
  • Solución: ¡Manos en la masa 7!
  • El método lower() y upper()
  • ¡Manos en la masa 8!
  • Solución: ¡Manos en la masa 8!
  • Funciones de formato de strings
  • f-string Nuevo método de interpolación de cadenas a partir de python 3.6
U7:  Los libro de recetas de Python

Los libros de recetas de Python

Usando funciones de la biblioteca estándar: módulo math

Usando funciones de la biblioteca estándar: módulo random

Usando funciones de la biblioteca estándar: módulo time

Instalar módulos externos

¡Manos en la masa 1!

Solución: ¡Manos en la masa 1!

¡Manos en la masa 2!

Solución: ¡Manos en la masa 2!

U8: Despensas externas de Python
  • Despensas externas de Python
  • Google Colab
  • Archivos
  • Comandos de Shell en los cuadernos Jupyter de  Google Colab
  • Sistema archivos Google Colab
  • Subir archivos desde tu sistema local de archivos a Google Colab
  • Descarga ficheros desde internet a Google colab
  • Pasando valores desde y hacia el shell al cuaderno Jupyter
  • Escribir archivos en Google Colab
  • Los atributos del objeto File
  • Método close()
  • Leyendo y Escribiendo Archivos
  • Método read() para leer parte o todo el fichero
  • Método readline() para leer una línea cada vez
  • El método readlines() para leer las líneas como una lista
  • Uso de la sentencia with con bucles utilizando read(), readline(), o readlines()
  • Posición de un archivo
  • Descargar archivos de Google Colab al ordenador local
  • Descarga a máquina local de conjuntos de ficheros de Google Colab
  • Activar Google Drive de forma local
  • Versión utilizando fragmentos de código
  • Versión propia en celda de código
  • Crear un nuevo archivo de Drive con datos de Python
  • Descarga a máquina local de conjuntos de ficheros en Google Drive
  • Subir archivos desde tu sistema local de archivos a Google Drive
  • Mover ficheros desde Google Colab a Google Drive
  • Manos en la masa 1!
  • Solución Manos en la masa 1!
  • Manos en la masa 2!
  • Solución Manos en la masa 2!
  • Manos en la masa 3!
  • Solución Manos en la masa 3!
  • Acceso directo a fichero de Google Drive sin validación del usuario
  • Subida fichero a Colab Google
  • Subida fichero zip a Colab Google
U9: Mi libro de recetas.mp4
  • Mi libro de recetas
  • Funciones
  • Propósito
  • Argumentos de la función
  • ¿Qué se puede pasar como un argumento una función?
  • Argumentos predeterminados
  • Devolver argumentos
  • Alcance
  • Alcance de las variables
  • Variables locales
  • Variables globales
  • Paso por valor o por referencia
  • ¡Manos en la masa 0!
  • Solución: ¡Manos en la masa 0!
  • Repasando la lectura de archivos
  • ¡Manos en la masa 1!
  • Solución: ¡Manos en la masa 1!
  • Escribiendo nuestra primera función
  • ¡Manos en la masa 2!
  • Solución: ¡Manos en la masa 2!
  • La función contar_en_lista
  • ¡Manos en la masa 3!
  • Solución: ¡Manos en la masa 3!
  • Una función de contar más general
  • La función contador (versión 1)
  • ¡Manos en la masa 4!
  • Solución: ¡Manos en la masa 4!
  • La función contador (versión 2)
  • Limpieza de texto
  • ¡Manos en la masa 5!
  • Solución: ¡Manos en la masa 5!
  • Función de limpieza general
  • ¡Manos en la masa 6!
  • Solución: ¡Manos en la masa 6!
  • ¡Manos en la masa 7!
  • Solución: ¡Manos en la masa 7!
  • Escritura de resultados a un fichero
  • ¡Manos en la masa 8!
  • Solución: ¡Manos en la masa 8!
Evaluación del curso
  • Este curso contiene un examen final
G-Tools: Para estudiantes
  • Acceso exclusivo a herramientas de vanguardia para estudiantes: mejora tu empleabilidad, participa en eventos exclusivos, aprovecha nuestro asistente virtual inteligente y más.
⚑ Certificado de finalización
  • Tu certificado digital personalizado, una insignia única de tus logros, con validez internacional, duración del curso y código QR para verificación instantánea.
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Recursos descargables:

📎 Set de Guías Descargables:

▸ La cocina de Python.ipynb
▸ Los procesos de cocción de Python.ipynb
▸ Los libro de recetas de Python.ipynb
▸ Y más...

Descripción

✔️ El presidente del MIT americano, L. Rafael Reif, afirma que el objetivo de su universidad es "educar a los bilingües del futuro", definiendo a los bilingües como personas en campos como la biología, la química, la política, la historia y la lingüística, que también están capacitados en las técnicas de la inteligencia artificial que se pueden aplicar a ellos.

Es necesario que cualquier universitario, sea de la carrera que sea, conozca el lenguaje de las máquinas (la programación en Python) y para ello hemos elegido la plataforma Google Colab que permite un aterrizaje suave y que en unos años tendrá un impacto mucho mayor del que ha supuesto Google Drive en nuestras vidas.


Empresas de todas las industrias invierten en el desarrollo de sus equipos con este curso de G-Talent y Fernando Borras Rocher


Customer Reviews

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Ana López
Un curso que superó mis expectativas

El foro del curso es muy activo y siempre hay alguien dispuesto a ayudar con las dudas.

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Javier Santos
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Este curso me ha dado las herramientas necesarias para comenzar mi carrera en este campo.

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Puedo estudiar a mi propio ritmo y desde cualquier lugar.

Fernando Borras Rocher

Doctor en Ciencias y técnicas Estadísticas

Sobre Fernando Borras Rocher

Doctor en Ciencias y técnicas Estadísticas

Con una sólida formación en Matemáticas por la Universidad de Valencia y especializado en Educación por la Universidad de Alicante, Fernando Borrás Rocher es Profesor Titular en el Departamento de Estadística, Matemáticas e Informática de la Universidad "Miguel Hernández" de Elche. Su amplia experiencia docente abarca desde la Bioestadística en el Grado de Medicina hasta la asignatura de Modelos de Inteligencia Artificial en Ciencias de la Salud en el Máster Universitario en Investigación en Medicina Clínica.


Fernando lidera el Centro Experimental Cyborg y el entorno virtual de aprendizaje Nanocursos, donde se combina la enseñanza tradicional con innovadoras metodologías de aprendizaje. Su enfoque educativo se caracteriza por una combinación única de teoría y práctica, diseñada para proporcionar a los estudiantes las herramientas necesarias para sobresalir en el campo de las ciencias de la salud y la investigación.

A lo largo de su carrera, Fernando ha centrado sus investigaciones en la optimización de la ubicación de servicios públicos jerárquicos, como hospitales y centros de salud, así como en la ubicación estratégica de servicios de emergencia móviles (SAMU) para garantizar la equidad y eficiencia del servicio. Estos trabajos le permitieron obtener su Doctorado en Ciencias y Técnicas Estadísticas. Su interés por el Análisis de la Eficiencia (DEA) y el muestreo también ha dado lugar a importantes contribuciones en estos campos. Además, la aplicación de la inteligencia artificial en las ciencias de la salud se ha convertido en una línea de investigación clave en su carrera, reflejando su compromiso con la innovación y el avance del conocimiento en este sector.

¿Qué hace a Fernando diferente?

▪️ Experiencia Académica y Práctica: Más de 20 años dedicados a la enseñanza e investigación en estadística, matemáticas e informática, con una destacada trayectoria en la aplicación de métodos estadísticos avanzados y modelos de inteligencia artificial en el ámbito de la salud.

▪️ Investigación Reconocida: Fernando es un investigador prolífico con aportaciones significativas en áreas como la ubicación de servicios de salud, la eficiencia en la distribución de recursos de emergencia y la inteligencia artificial aplicada a las ciencias de la salud.

▪️ Enfoque Innovador en Educación: Como director del Centro Experimental Cyborg y el entorno virtual Nanocursos, Fernando promueve un aprendizaje activo y experimental, utilizando las últimas tecnologías para mejorar la experiencia educativa."

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