Introducción a las pruebas de sistemas de Inteligencia Artificial
Este curso de Introducción a las Pruebas de Sistemas de Inteligencia Artificial te ofrece los fundamentos para sumergirte en el fascinante mundo de la IA.
Comenzaremos explorando los conceptos básicos como machine learning (aprendizaje automático), deep learning, redes neuronales artificiales, inteligencia artificial generativa, datasets, hiperparámetros, y muchos conceptos más. Esto te dará un panorama general y te permitirá ordenar todos esos conceptos que seguramente escuchaste pero que todavía no podes diferenciar.
Además, abordaremos el proceso de construcción de modelos de Inteligencia Artificial. Entenderás como las pruebas tradicionales se diferencian de las pruebas de inteligencia artificial y cuáles son los desafíos con los que nos encontraremos al sumergirnos en este tipo de proyectos. Conocerás los atributos de calidad más relevantes en este campo y las métricas más utilizadas para evaluar el desempeño de los modelos. Analizaremos también qué aspectos deben probarse en un proyecto de machine learning.
Hablaremos de las estrategias de pruebas y haremos una revisión de los riesgos y ataques más comunes en la Inteligencia artificial según OWASP. Finalmente, repasaremos las certificaciones disponibles que hay en el mercado para este campo orientadas a testing.
Seguramente, el día de mañana (¡U hoy mismo!), cuando te toque probar un modelo de IA, tengas que especializarte en el tipo específico que te toque, pero con este curso ya tendrás una gran base como para poder arrancar rapidamente y especializarte con más formaciones posteriores en el nuevo desafío.
¡Prepárate para un viaje educativo enriquecedor y desafiante!
¿Qué aprenderás?
- Comprender los concepos claves de la inteligencia artificial (IA, ML, DL, RNA, NPL, etc.)
- Reconocer la importancia de los datasets en proyectos de IA.
- Reflexionar sobre los conocimientos necesarios en relacion a álgebra, probabilidad y estadística al trabajar en estos proyectos
- Diferenciar las pruebas tradicionales de las pruebas de IA.
- Evaluar atributos de calidad en sistemas de IA.
- Diseñar estrategias de pruebas específicas para proyectos de IA.
- Conocer los riesgos de seguridad asociados a este tipo de proyectos
- Conocer las certificaciones existentes para testers de IA
Contenido del curso
¡Bienvenida a la plataforma!
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¡Bienvenida a la plataforma!
02:43 -
Un recorrido por la plataforma
06:01 -
¿Cómo hacer una pregunta?
01:07 -
¿Cómo dejar una reseña?
01:02 -
¿Cómo obtener el certificado?
01:47
Introducción a la inteligencia artificial
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06:51
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¿Qué es la Inteligencia artifciail?
03:08 -
11:37
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Machine learning o aprendizaje automático
11:50 -
Práctica – Identificar el tipo de aprendizaje más adecuado
00:00 -
Práctica – Identificar la tarea más adecuada en cada caso
00:00 -
Redes neuronales artificiales
08:10 -
Deep learning
06:56 -
IA generativa
02:38 -
Práctica – Preguntas de repaso
00:00 -
Datasets e hiperparámetros
09:54 -
Álgebra, probabilidad y estadística
08:10
Pruebas de sistemas de inteligencia artificial
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Proceso de construcción de sistemas de IA
04:45 -
Diferencia con las pruebas tradicionales
17:02 -
Práctica – Diferenciar pruebas de IA vs. tradicionales
00:00 -
Atributos de la calidad en sistemas de IA
06:12 -
¿!Qué probar en un sistema de ML?
16:27 -
Estrategia de pruebas
12:27 -
Práctica – Analisis de sentimientos
00:00 -
Métricas
07:46 -
Práctica – Calcular e interpretar métricas de un clasificador de spam
00:00 -
Riesgos y ataques frecuentes (OWASP)
05:38 -
Práctica – Proponé ataques de seguridad para un LLM
00:00 -
Certificaciones
02:48
Cierre
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Cierre del curso
02:59 -
Materiales de referencia
00:00
Valoraciones y reseñas de estudiantes
Había muchos conceptos de IA que no conocía, y este curso me ayudó a entenderlos de una manera clara y accesible. Es un excelente panorama sobre los fundamentos de la IA y cómo probarlos. Perfecto si querés ampliar tus conocimientos y sentirte más preparado en este campo que cada vez va a ser más demandado.
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LevelPrincipiante
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Total Enrolled13
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Duration5 horas
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Last Updated21 noviembre, 2024
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CertificadoCertificado de finalización
Requerimientos
- Sería ideal tener conocimientos básicos de Testing pero no es indispensable
Etiquetas
Audiencia
- Profesionales del Testing y la calidad de software que quieran adentrarse en las pruebas de IA
- Profesionales de IA que quieran incorporar una perspectiva de calidad al desarrollo de sus productos
- Cualquier profesional interesado en la calidad de los sistemas de IA