Curso Superior en Inteligencia Artificial

Instituto Europeo de Alta Dirección - IEAD

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Imparte:

Instituto Europeo de Alta Dirección - IEAD
Modalidad:

Online
Precio:

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Comienzo:

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Lugar:

Se imparte Online
Duración:

2 Meses

Presentación

El Curso Superior en Inteligencia Artificial de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección es un programa que ofrece una visión general y detallada de las tecnologías de inteligencia artificial y su aplicación en la industria, enseñando las herramientas y técnicas necesarias para desarrollar soluciones de inteligencia artificial.

Los Cursos Superiores de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección han sido diseñados para que los directivos puedan potenciar sus capacidades profesionales y dispongan de las herramientas y las últimas tendencias en gestión, liderazgo y organización. Los Cursos Superiores ofrecen una visión práctica en la gestión y los entornos organizacionales.

Requisitos

Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente.
Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.
Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado.
En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Objetivos

Comprender los fundamentos y conceptos clave de la inteligencia artificial.
Conocer las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria.
Aprender a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial.
Adquirir habilidades para analizar y evaluar proyectos de inteligencia artificial.
Conocer las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial.

Programa

TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
1.1. Introducción a Python
1.2. Numpy
1.3. Pandas

TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
2.1. ¿Qué es el machine learning?
2.2. Pipeline habitual en machine learning

TEMA 3. MACHINE LEARNING SUPERVISADO
3.1. Introducción a los métodos supervisados
3.2. Regresión lineal
3.3. Regresión logística
3.4. Árboles de decisión
3.5. Support-vector machines
3.6. Métodos ensemble

TEMA 4. MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO
4.1. Introducción a los métodos no supervisados
4.2. K-MEANS
4.3. K-NN
4.4. Reducción de dimensionalidad con PCA
4.5. Recommendation systems

TEMA 5. REINFORCEMENT LEARNING
5.1. Introducción al concepto de aprendizaje por refuerzo

TEMA 6. FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
6.1. Introducción a deep learning
6.2. Redes neuronales

Competencias

Skill Acquisition – Habilidades Obtenidas Hard skills

Diseño, desarrollo e implementación de soluciones de inteligencia artificial.
Análisis y evaluación de proyectos de inteligencia artificial.
Conocimiento de los fundamentos y aplicaciones de la inteligencia artificial.
Uso de herramientas y plataformas de inteligencia artificial.
Conocimiento de los algoritmos de aprendizaje automático y su aplicación en la industria.
Soft skills

Pensamiento crítico y resolución de problemas
Comunicación efectiva para trabajar con otros miembros del equipo.
Creatividad para desarrollar soluciones innovadoras de inteligencia artificial.
Adaptabilidad a un entorno de cambio constante en la tecnología de inteligencia artificial.
Gestión del tiempo y organización para lograr los objetivos del proyecto de inteligencia artificial.