Curso de Especialización en Análisis de Datos y Aplicaciones de Inteligencia Artificial del centro Impelia

Descripción

Adquirirás los conocimientos para diseñar y desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial personalizados adaptado a las necesidades específicas de una empresa u organización, explorarás los aspectos éticos y de privacidad relacionados con la IA, comprendiendo la importancia de tomar decisiones éticas en el desarrollo y uso de estos sistemas.

A quién va dirigido

Jóvenes y profesionales con poca experiencia pero están ansiosos por adquirir conocimientos en el campo de la Inteligencia Artificial y comprender cómo funciona.

Objetivos

1. Adquirirás las habilidades para desarrollar el análisis de grandes volúmenes de datos.
2. Identificar patrones y tendencias, y toma de decisiones basadas en información concreta.
3. Elaborar e implementar sistemas de Inteligencia Artificial personalizados ajustados a las necesidades específicas de una empresa u organización.

Temario

1. Introducción a la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.

1.1. Introducción al ecosistema de la Inteligencia Artificial

1.2. Utilización de modelos de Inteligencia Artificial

1.3. Introducción al ecosistema de la Ciencia de Datos

1.4. Herramientas de la Ciencia de Datos

1.5. Aplicación de principios legales y éticos de la Inteligencia Artificial

1.6. Gobernanza de los Datos

1.7. Professional English Workshop #1

2. Lenguajes de programación.

2.1. Lenguaje R

2.2. Lenguaje Python

2.3. El lenguaje SQL

2.4. Microsoft Power Platform Fundamentals

2.5. Microsoft Azure Fundamentals

2.6. Professional English Workshop #2

3. Aprendizaje Automatizado (ML).

3.1. Modelos Lineales

3.2. Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo

3.3. Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado

3.4. Algoritmos o modelos aplicados al aprendizaje automático

3.5. Fases del aprendizaje automático

3.6. Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático

3.7. Aplicación práctica #1 con Microsoft Azure ML. 

3.8. Professional English Workshop #3.

4. PRÁCTICA: Aprendizaje Automatizado ML (con Microsoft Azure ML)

4.1. Introducción a Azure Machine Learning

4.2. Aprendizaje automático sin código con Designer

4.3. Ejecución de experimentos y modelos de entrenamiento

4.4. Trabajar con datos

4.5. Calcular contextos

4.6. Orquestación de operaciones con canalizaciones

4.7. Implementación y consumo de modelos

4.8. Entrenamiento de modelos óptimos

4.9. Interpretar modelos

4.10. Modelos de supervisión

Titulación obtenida

Recibirás: Título propio. Sin otorgación de visado

Requisitos

No es necesario tener conocimientos previos en el sector.