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Desde septiembre 2022
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Ingeniería de indicaciones para IA: diseño de indicaciones eficaces para un rendimiento óptimo de la IA
A partir de 345 MXN /h
Descripción del curso:
Este curso especializado se centra en el campo emergente de la ingeniería de indicaciones, una habilidad fundamental para maximizar la eficiencia y la precisión de los modelos de lenguaje de IA. Los estudiantes aprenderán técnicas para crear indicaciones efectivas para herramientas de IA como GPT, Claude y Bard para lograr los resultados deseados en diversas aplicaciones, desde la creación de contenido hasta el análisis de datos. Al final del curso, los participantes podrán diseñar indicaciones optimizadas para mejorar los proyectos y flujos de trabajo impulsados por IA.
Objetivos del Curso:
Comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje de IA y sus aplicaciones.
Desarrollar las habilidades para escribir indicaciones precisas y efectivas.
Aprenda a solucionar problemas y perfeccionar las interacciones de IA.
Explore casos de uso en industrias como marketing, ciencia de datos y escritura creativa.
Obtenga experiencia práctica con las principales plataformas de inteligencia artificial.
Público objetivo:
Desarrolladores y entusiastas de la IA.
Creadores de contenido y comercializadores.
Analistas de datos y profesionales de negocios.
Cualquier persona interesada en aprovechar las herramientas de IA de forma eficaz.
Requisitos previos:
Comprensión básica de conceptos de IA (recomendado pero no obligatorio).
Interés en aplicaciones y herramientas impulsadas por IA.
Este curso especializado se centra en el campo emergente de la ingeniería de indicaciones, una habilidad fundamental para maximizar la eficiencia y la precisión de los modelos de lenguaje de IA. Los estudiantes aprenderán técnicas para crear indicaciones efectivas para herramientas de IA como GPT, Claude y Bard para lograr los resultados deseados en diversas aplicaciones, desde la creación de contenido hasta el análisis de datos. Al final del curso, los participantes podrán diseñar indicaciones optimizadas para mejorar los proyectos y flujos de trabajo impulsados por IA.
Objetivos del Curso:
Comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje de IA y sus aplicaciones.
Desarrollar las habilidades para escribir indicaciones precisas y efectivas.
Aprenda a solucionar problemas y perfeccionar las interacciones de IA.
Explore casos de uso en industrias como marketing, ciencia de datos y escritura creativa.
Obtenga experiencia práctica con las principales plataformas de inteligencia artificial.
Público objetivo:
Desarrolladores y entusiastas de la IA.
Creadores de contenido y comercializadores.
Analistas de datos y profesionales de negocios.
Cualquier persona interesada en aprovechar las herramientas de IA de forma eficaz.
Requisitos previos:
Comprensión básica de conceptos de IA (recomendado pero no obligatorio).
Interés en aplicaciones y herramientas impulsadas por IA.
Lugar
Conectado desde Turquía
Acerca de mí
• Idiomas: Turco (nativo), inglés (certificado por IELTS), español (certificado por Cervantes), francés (principiante)
• Lenguajes de programación: R&R Studio, Stata, Python, SQL, Microsoft Azure
• Herramientas: Power BI, programas de Mac OS X, programas de Microsoft Office
• Plataformas: PyCharm CE
• Habilidades blandas: resolución de problemas, visualización de datos
• Lenguajes de programación: R&R Studio, Stata, Python, SQL, Microsoft Azure
• Herramientas: Power BI, programas de Mac OS X, programas de Microsoft Office
• Plataformas: PyCharm CE
• Habilidades blandas: resolución de problemas, visualización de datos
Formación
Universidad Carlos III de Madrid (Beca al Mérito)
• Máster de investigación (curso de doctorado) en métodos cuantitativos y economía
• Especializado en econometría y análisis cuantitativo.
Universidad Erasmus-Groningen (con beca de mérito)
• Departamento de Economía
Universidad de Mármara (100% Inglés y Beca con Mérito)
Maestría en Economía y Finanzas (GPA: 3.90/4.00)
Universidad Sehir de Estambul (100 % inglés y beca con mérito)
• Licenciatura en Facultad de Ciencias Gerenciales y Administrativas
• Licenciatura en Relaciones Internacionales y Ciencias Políticas.
• Máster de investigación (curso de doctorado) en métodos cuantitativos y economía
• Especializado en econometría y análisis cuantitativo.
Universidad Erasmus-Groningen (con beca de mérito)
• Departamento de Economía
Universidad de Mármara (100% Inglés y Beca con Mérito)
Maestría en Economía y Finanzas (GPA: 3.90/4.00)
Universidad Sehir de Estambul (100 % inglés y beca con mérito)
• Licenciatura en Facultad de Ciencias Gerenciales y Administrativas
• Licenciatura en Relaciones Internacionales y Ciencias Políticas.
Experiencia / Calificaciones
1) Banco Europeo de Ahorros (Científico de datos e inteligencia artificial) - Bruselas/Bélgica (2023-2024)
2)Universidad Carlos III de Madrid (Analista de Datos Cuantitativos) Madrid/España (2020 -2022)
3)University College of London (Analista de investigación) Londres/Reino Unido (2018-2020)
4) Centro de Investigación Avanzada del SNC (Asesor Regulatorio Europeo) Montenegro (2019)
5) Dirección general de Turk Telekom (pasante: consultoría empresarial), Estambul (Turquía) (junio de 2014/agosto de 2014)
2)Universidad Carlos III de Madrid (Analista de Datos Cuantitativos) Madrid/España (2020 -2022)
3)University College of London (Analista de investigación) Londres/Reino Unido (2018-2020)
4) Centro de Investigación Avanzada del SNC (Asesor Regulatorio Europeo) Montenegro (2019)
5) Dirección general de Turk Telekom (pasante: consultoría empresarial), Estambul (Turquía) (junio de 2014/agosto de 2014)
Edad
Niños (7-12 años)
Adolescentes (13-17 años)
Adultos (18-64 años)
Tercera edad (65+ años)
Nivel del estudiante
Principiante
Intermedio
Avanzado
Duración
60 minutos
La clase se imparte en
inglés
español
turco
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -05:00)
Nueva York
En línea vía webcam
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00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Revisar las principales explicaciones que ofrecen las investigaciones en gestión estratégica, la economía y los campos relacionados con los negocios respecto a las diferencias en el comportamiento y desempeño de las empresas.
Para ello, examinaremos una lista de artículos que hacen referencia a temas clave relacionados en la investigación estratégica.
Analizar críticamente y comentar cuestiones teóricas y empíricas en estrategia desde una perspectiva interdisciplinaria. - Integrar el conocimiento existente para desarrollar una propuesta de investigación original con una pregunta de investigación interesante y proposiciones comprobables. -
Desarrollar habilidades para presentar y defender su propuesta de investigación y sus ideas en general.
Aprenda a revisar un artículo de investigación.
Para ello, examinaremos una lista de artículos que hacen referencia a temas clave relacionados en la investigación estratégica.
Analizar críticamente y comentar cuestiones teóricas y empíricas en estrategia desde una perspectiva interdisciplinaria. - Integrar el conocimiento existente para desarrollar una propuesta de investigación original con una pregunta de investigación interesante y proposiciones comprobables. -
Desarrollar habilidades para presentar y defender su propuesta de investigación y sus ideas en general.
Aprenda a revisar un artículo de investigación.
Descripción del curso:
Este curso integral sobre ciencia de datos está diseñado para llevar a los estudiantes desde el nivel principiante hasta el avanzado, brindándoles las habilidades necesarias para sobresalir en las industrias impulsadas por los datos. A través de proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a manipular datos, crear modelos de aprendizaje automático y comunicar información de manera eficaz. Ya sea que esté buscando ingresar a la industria tecnológica o mejorar sus habilidades en su puesto actual, este curso le brindará la experiencia práctica y el conocimiento teórico necesarios para tener éxito.
Objetivos del Curso:
Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y sus aplicaciones.
Aprenda a recopilar, limpiar y preprocesar datos.
Desarrollar sólidas habilidades de programación en Python y R.
Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático.
Adquiera competencia en visualización de datos y narración de historias.
Aplicar técnicas de modelado estadístico y predictivo.
Trabaje en proyectos del mundo real para construir una cartera sólida.
Público objetivo:
Aspirantes a científicos y analistas de datos.
Profesionales que buscan realizar la transición hacia la ciencia de datos.
Estudiantes universitarios en campos STEM.
Emprendedores interesados en aprovechar los datos para el crecimiento empresarial.
Requisitos previos:
Conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python o R).
Comprensión de matemáticas y estadísticas básicas.
Una computadora portátil capaz de ejecutar herramientas de ciencia de datos.
Este curso integral sobre ciencia de datos está diseñado para llevar a los estudiantes desde el nivel principiante hasta el avanzado, brindándoles las habilidades necesarias para sobresalir en las industrias impulsadas por los datos. A través de proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a manipular datos, crear modelos de aprendizaje automático y comunicar información de manera eficaz. Ya sea que esté buscando ingresar a la industria tecnológica o mejorar sus habilidades en su puesto actual, este curso le brindará la experiencia práctica y el conocimiento teórico necesarios para tener éxito.
Objetivos del Curso:
Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y sus aplicaciones.
Aprenda a recopilar, limpiar y preprocesar datos.
Desarrollar sólidas habilidades de programación en Python y R.
Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático.
Adquiera competencia en visualización de datos y narración de historias.
Aplicar técnicas de modelado estadístico y predictivo.
Trabaje en proyectos del mundo real para construir una cartera sólida.
Público objetivo:
Aspirantes a científicos y analistas de datos.
Profesionales que buscan realizar la transición hacia la ciencia de datos.
Estudiantes universitarios en campos STEM.
Emprendedores interesados en aprovechar los datos para el crecimiento empresarial.
Requisitos previos:
Conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python o R).
Comprensión de matemáticas y estadísticas básicas.
Una computadora portátil capaz de ejecutar herramientas de ciencia de datos.
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