• Presencial

    Curso online

  • duración

    50 horas

  • Nivel

    Nivel Avanzado

¿Qué vas a aprender?

Conocer las tecnologías que subyacen bajo el concepto de Inteligencia Artificial, sus potencialidades y aplicaciones se ha desarrollado este curso. Su finalidad es capacitar a personas en el ámbito de desarrollo de aplicaciones e introducirse en el campo de la Inteligencia Artificial para su uso como palanca de negocio. Para realizar el curso es necesario disponer de conocimientos previos.

Contenidos

Evento Inicial
Modalidad síncrona: 6/10/2020 de 9:00 a 14:00 horas.

  • Apertura Institucional
  • Charlas Magistrales sobre el estado del arte en IA
  • Introducción a la IA
  • IA, ML y Algoritmos: definiciones y relaciones
  • El mapa del Machine Learning
  • Métodos de ML supervisados:clasificación, regresión 
  • Métodos de ML no supervisados: clusters, reducción de dimensión.
  • Métodos de ML basados en redes neuronales y Deep Learning: Perceptrones, autoencoders, RNN y CNN
  • Métodos de ML ensemble: Bootstrap, Boosting, bagging, stacking
  • Herramientas: Lenguajes de programación (Python, R), software interfaz (BigML, TensorFlow, AWS)

Módulo 1
Modalidad asíncrona

  • Lenguaje de programación R
  • R y RSudio
  • Instalación
  • Fuentes de datosLibrerías
  • Primeros pasos con R
  • R dataframe
  • Gráficos y visualización 

Modalidad síncrona: 20/10/2020 de 17:00 a 20:00 horas

  • R en la práctica
  • Manipulación con dataframes avanzada
  • Machine Learning con R 

Módulo 2
Modalidad asíncrona

  • Lenguaje de programación Python
  • Introducción a Python y a Jupyter Notebook.
  • Instalación y puesta a punto del entorno
  • Introducción a Numpy: Instalacion y uso.
  • Introducción a Pandas: Instalación y uso.
  • Introducción a SciPy: Instalación y uso.
  • Introducción a Scikit-Learn: Instalacion y uso.

Modalidad síncrona: 3/11/2020 de 17.00 a 20.00 horas

  • Python en la práctica
  • Práctica 1: Desarrollo de un recomendador de moda desde información textual a información visual mediante CNN.
  • Práctica 2: Desarrollo de un sistema de búsqueda de recursos turísticos basada en Deep Learning (embeddings) utilizando textos informales (comentarios).

Módulo 3
Modalidad asíncrona

  • Frameworks: PyTorch, Tensorflow, Keras
  • Descripción de cada uno de los frameworks
  • Instalación de librerías
  • Casos de uso para Deep Learning

Modalidad síncrona: 17/11/2020 de 17:00 a 20:00 horas.

  • Frameworks en la práctica (I)

Modalidad síncrona: 20/11/2020 de 17:00 a 20:00 horas.

  • Frameworks en la práctica (II)

Módulo 4
Modalidad asíncrona

  • Machine Learning Supervisado
  • Los conceptos básicos de ML.
  • La importancia de los datos en cualquier proyecto de ML.
  • Las fases de un proyecto de ML.
  • El formato de los datos.
  • Algoritmos supervisados más usados.
  • Cómo hacer modelos de ML sin tener que programar.
  • Cómo hacer modelos de ML programando.
  • Cómo evaluar el rendimiento de un modelo supervisado.
  • Machine Learning No Supervisado
  • Algoritmos de segmentación (clustering) para segmentar una cartera de clientes.
  • Modelado de tópicos para encontrar temas en miles de documentos.
  • Análisis de la cesta de la compra para diseñar ofertas de productos.
  • Detección de anomalías para la prevención de fraude.

Modalidad síncrona: 10/12/2020 de 17:00 a 20:00 horas.

  • Casos de uso de ML en diversas industrias.

Evento Final
Modalidad síncrona: 15/12/2020. 
Clausura del Curso

  • El nacimiento de la Empresa Cognitiva
  • Reinforcement Learning (RL) y Redes Adversariales (GAN)

Observaciones

Director curso: Juan Ignacio de Arcos.

Perfil de LinkedIn

Ingeniero Superior Industrial por la ETSII de Sevilla y PMP por el Project Management Institute. Experto en Estrategia para las Tecnologías de la Información. Acumula más de treinta años de experiencia en la Dirección y Gestión de Sistemas de Información y en la Mejora de Procesos y Productividad.

Es Director Académico de los Programas Ejecutivos de Big Data & Business Analytics, Inteligencia Artificial & Deep Learning y Machine Learning e Inteligencia Artificial en Andalucía y Canarias para la Escuela de Organización Industrial y asesora empresas tecnológicas de nueva creación en Andalucía dentro de los espacios Coworking y Transformación Digital de la propia EOI. Publica periódicamente artículos sobre estos temas en El Economista y Diario de Sevilla.
 

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