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Programa Acelerado de Inteligencia Artificial y Data Science

Centro de formación

Next International Business School

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Información general

DESCRIPCIÓN:

a incesante revolución tecnológica relacionada con la Inteligencia Artificial ha provocado la necesidad de formar a profesionales de informática y de analítica de datos que, teniendo un interés profesional (y vocacional) en estas materias, no encuentran el momento para formarse y optar a trabajos más interesantes y mejor remunerados. Estos profesionales tienen la base técnica suficiente para aprender por diferentes medios pero, para ser efectivos y conocer la realidad de lo que el mercado está demandando, necesitan un apoyo de expertos que combinen su experiencia real con la académica. Por otro lado, la mayoría de las empresas que están trabajando en proyectos de Inteligencia Artificial y Data Science no encuentran a los profesionales adecuados, a pesar de que dentro de ellas existen empleados que, con una formación concreta y en un plazo reducido, podrían empezar a trabajar en los nuevos puestos que ahora se pretenden cubrir. Las empresas quieren apostar por la formación de sus empleados para que sean capaces de afrontar los retos de negocio que se van a encontrar a corto plazo. El Programa Acelerado de Inteligencia Artificial apuesta por la formación de profesionales que, con experiencia previa en la analítica de datos y el desarrollo de software, tengan la necesidad de renovarse y actualizarse en todo aquello relacionado con la Inteligencia Artificial y Data Science.

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

OBJETIVOS DEL CURSO:

El Programa Acelerado de Inteligencia Artificial y Data Science se configura a partir de una serie de objetivos académicos y profesionalizadores, que aportan conocimientos, capacidades y habilidades, entre los cuales destacan:

Para los profesionales:
Obtendrán los conocimientos necesarios para empezar a trabajar en proyectos de IA & Data Science, teniendo el Programa Acelerado como base sólida para adquirir la experiencia que les hará especialistas.
Evolucionarán profesionalmente a puestos relacionados con IA & Data Science. Para ello, contarán con el asesoramiento y apoyo del área de Carreras Profesionales de la Asociación Profesional de Inteligencia Artificial, AI-Network.
Para las empresas:
Actualizarán a sus profesionales de IT y Analítica para cubrir las necesidades actuales de talento para empezar a trabajar en proyectos de Inteligencia Artificial y Data Science.
Prepararán a sus profesionales de IT y Analítica a ir incorporando técnicas de Inteligencia Artificial y Data Science en los proyectos “tradicionales” para dar más valor a sus aplicaciones de negocio y operaciones.

UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES

Programa Acelerado de Inteligencia Artificial y Data Science se imparte en las siguientes sedes:

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TEMARIO

Módulo 1: Introducción al análisis de datos

Es una de las bases del Data Science y Machine Learning, en donde el alumno aprenderá a entender la naturaleza de los datos que analice, para descubrir patrones, identificar anomalías, probar hipótesis y comprobar supuestos, usando representaciones gráficas e indicadores estadísticos.

 

Así mismo, se hará un repaso a conceptos de Estadística que los alumnos ya estudiaron durante su formación universitaria, y sobre los que se asientan las bases de los módulos siguientes.

Temas:

  • Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
  • Estadística descriptiva

Módulo 2: Machine Learning

Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que más desarrollo está teniendo en los últimos años, y que hoy es el pilar sobre el que sustenta la gran mayoría de los casos de uso de IA, desde el procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y el análisis avanzado de datos.

 

Son un conjunto de técnicas para que las máquinas “aprendan” y puedan resolver problemas que con otras técnicas es imposible o los resultados no son tan buenos.

Temas:

  • Aprendizaje supervisado: Regresión y Clasificación
  • Aprendizaje no supervisado: Clustering
  • Reducción de la dimensionalidad

Módulo 3: Deep Learning

Deep Learning es un área del Machine Learning cuyas técnicas son más elaboradas y sus resultados son más prometedores. Se utilizan modelos más sofisticados con arquitecturas más complejas y multinivel, que serán analizadas y utilizadas en este módulo.

Temas:

  • Perceptrón multicapa (MLP)
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
  • Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Módulo 4: Reinforcement Learning

Reinforment Learning es una de las áreas más novedosas de Machine Learning, en el que la máquina aprende según actúa con el feedback que recibe del entorno. En este módulo, el alumno aprenderá los fundamentos y las técnicas más utilizadas para su aplicación práctica.

Temas:

  • Elementos y taxonomía de un algoritmo de RL
  • Value-Function Approximation
  • Policy Gradient Approximation

Módulo 5: Procesamiento del Lenguaje Natural

El alumno aprenderá las técnicas básicas para implementar soluciones de comunicación máquina-humano. Es una introducción de un área mucho más extensa, que en el los últimos años está teniendo un progreso imparable con los asistentes virtuales y chatbots, entre muchas otras aplicaciones, que cada vez se diferencian menos de un humano.

Temas:

  • Procesamiento de textos
  • Análisis de Sentimientos
  • Topic Modeling

Módulo 6: Sistemas de Recomendación

En este último módulo nos centraremos un tipo de aplicación de la Inteligencia Artificial que está muy extendido en sistemas comerciales y donde ahora hay muchas oportunidades de trabajo.

 

Cuando Google presenta un anuncio, cuando Amazon recomienda un libro a un cliente suyo o Netflix propone películas, se usan sistemas de recomendación, como un caso muy particular de sistemas predictivos, que como tales, predicen las probabilidades de que una determinada recomendación tenga éxito.

Temas:

  • Filtrado Colaborativo
  • Filtrado Demográfico
  • Filtrado basado en contenido

 

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