Descripción

Las posibilidades del Deep Learning son infinitas. En este programa se analizarán sus características actuales para prever los avances futuros” 

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En ocasiones, el machine learning está tan generalizado que resulta difícil identificarlo. Es el caso de los sistemas de recomendación de YouTube o Netflix. Se toman ciertos datos generados por la propia interacción en la plataforma, se comparan con los de otros usuarios con características similares y se ofrece un producto que a priori es interesante para el usuario. Esta técnica ha alcanzado su máximo exponente en TikTok, donde se ha generado un debate en torno al algoritmo debido a su gran precisión. 

Para abordar el tema de la IA desde un punto de vista objetivo se comenzará explicando su funcionamiento y la forma en que gestiona los datos. Así como el Machine Learning, el Deep Learning y una comparativa entre ambos. 

A continuación, se definirá el Robotic Process Automation (RPA) para la automatización de procesos que repliquen las acciones humanas a través de la interfaz de un sistema informático. Y el Natural Language Processing (NLP), para estudiar las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. 

Por último, en cuanto a IA se profundizará en el reconocimiento de imágenes, en la aplicación de redes neuronales, en sus ciclos de vida y en las posibilidades de las nuevas aplicaciones; haciendo hincapié en la ética de los sistemas y en la detección de sesgos. 

Todo ello, a través de una modalidad online, sin horarios y con el temario disponible íntegramente desde el primer día. Tan solo será necesario un dispositivo con acceso a internet. De esta forma, el alumno podrá organizarse en base a sus circunstancias, favoreciendo así el aprendizaje. 

En TECH aprenderás a identificar las diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado en el ámbito del Machine Learning” 

Este Curso Universitario en Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en inteligencia artificial en la ingeniería de sistemas e informática 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

A lo largo del Curso Universitario aprenderás las claves del Robotic Process Automation, una automatización de procesos que se suele aplicar a los chats de ayuda de las páginas web” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

En TECH trabajarás con los algoritmos utilizados en el reconocimiento de imágenes con Inteligencia Artificial"

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La ética es una de las principales barreras para el progreso de la IA. En TECH te explicamos cuáles son las líneas rojas"

Temario

La estructura del Curso Universitario en Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática parte de la definición de Inteligencia Aertificial. Para introducirse en conceptos más complejos como Machine Learning, Deep Learning, Robotic Process Automation o Natural Language Processing. Profundiza, también, en dos de las principales vertientes de la IA: el reconocimiento de imágenes y las redes neuronales. Por último, se establecen los ciclos de vida y las nuevas aplicaciones de la IA. 

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A través de este programa conocerás la gran variedad de aplicaciones que tienen las redes neuronales en la Inteligencia Artificial” 

Módulo 1. Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática 

1.1. Inteligencia Artificial 

1.1.1. La Inteligencia en la Ingeniería de Sistemas 
1.1.2. La Inteligencia Artificial 
1.1.3. La Inteligencia Artificial. Conceptos Avanzados 

1.2. Importancia de los datos 

1.2.1. Ingesta de Datos 
1.2.2. Análisis y Perfilado 
1.2.3. Refinamiento del Dato 

1.3. Machine Learning en la Inteligencia Artificial 

1.3.1. Machine Learning 
1.3.2. Aprendizaje supervisado 
1.3.3. Aprendizaje no supervisado 

1.4. Deep Learning en la Inteligencia Artificial 

1.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning 
1.4.2. Redes Neuronales 

1.5. Robotic Process Automation (RPA) en la Inteligencia Artificial 

1.5.1. RPA en la Inteligencia Artificial 
1.5.2. Automatización de procesos. Buenas prácticas 
1.5.3. Automatización de procesos. Mejora continua 

1.6. Natural Language Processing (NLP) en la Inteligencia Artificial 

1.6.1. NLP en la Inteligencia Artificial 
1.6.2. NPL aplicado al software 
1.6.3. NLP. Aplicación 

1.7. Reconocimiento de imágenes en la Inteligencia Artificial 

1.7.1. Modelos 
1.7.2. Algoritmos 
1.7.3. Aplicaciones 

1.8. Redes Neuronales en la Inteligencia Artificial 

1.8.1. Modelos 
1.8.2. Algoritmos de aprendizaje 
1.8.3. Aplicaciones de Redes Neuronales en la Inteligencia Artificial 

1.9. Ciclo de vida de modelos de Inteligencia Artificial (AI) 

1.9.1. Desarrollo del modelo de Inteligencia Artificial 
1.9.2. Entrenamiento 
1.9.3. Puesta en producción 

1.10. Nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial 

1.10.1. Ética en los sistemas de IA 
1.10.2. Detección de sesgos 
1.10.3. Nuevas aplicaciones de Inteligencia Artificial

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TECH ha reservado un tema para analizar los sesgos que pueden surgir en el proceso de elaboración de una IA”