Lograrás dominio de las diferentes disciplinas de inteligencia artificial: machine learning y deep learning
Practicarás con bases de datos reales y actualizadas
Mejora tus competencias con UdeCataluña
El estudiante que curse el diplomado tendrá la capacidad de proponer algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y herramientas para el análisis de datos, con la finalidad de brindar solución a problemas predictivos y de clasificación en el sector bancario, finanzas, salud, ingeniería, y demás áreas donde se puedan aplicar técnicas de inteligencia artificial.
Metodología
La metodología se basa en el Aprendizaje Basado en Competencias (ABC) de aplicación directa en el mundo del trabajo. Los estudiantes construyen su propio aprendizaje significativo, explorando, investigando, desarrollando su creatividad, buscando soluciones de aplicación a situaciones empresariales cotidianas, en los contextos reales y conectados con las redes donde se desarrolla la inteligencia artificial.
La metodología es de orientación práctica. Mediante la realización de talleres o casos aplicativos, el estudiante desarrollará un debido proceso formativo.
Dirigido a
Profesionales que deseen adquirir o actualizar sus conocimientos en análisis de datos y machine learning. Dado que los fundamentos que sustentan las técnicas de inteligencia artificial tienen un marcado carácter estadístico y matemático, se recomienda que el alumno tenga inclinación favorable a dichas ramas, además de experiencia en cualquier lenguaje de programación deseado, así como aptitudes en manejo de herramientas ofimáticas.
Objetivos
Establecer los conceptos teóricos de la inteligencia artificial y sus campos de estudios, al igual que sus aplicaciones.
Desarrollar habilidades en el lenguaje de programación Python, además de conocer los módulos o librerías más utilizados en el campo de la IA.
Implementar los algoritmos más reconocidos en la industria de la IA.
Desarrollar las habilidades necesarias para proponer sistemas inteligentes de alto nivel.
Adquirir conocimientos sobre las diferentes soluciones de análisis para obtener beneficios en cualquier entorno empresarial.
Plan de Estudios
Módulo 1:Introducción a la Inteligencia Artificial
Módulo 2:Análisis de Datos
Módulo 3:Conceptos de Redes Neuronales
Módulo 4:Aprendizaje Supervisado (Regresión)
Módulo 5:Aprendizaje no Supervisado
Módulo 6:Aprendizaje Supervisado (Clasificación)
Módulo 7:Visión por Computadora Aplicando Machine Learning
Módulo 8:Reducción de Variables y Autoencoders
Módulo 9:Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Módulo 10:Diseño Básico de App Web Utilizando Python
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Información General
Duración: 14 Semanas
Dedicación de 8/10 horas por semana