OBJETIVO
Describir la evolución que ha tenido lugar en el ámbito de la Inteligencia Artificial y del Machine Learning
CONOCIMIENTOS / CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
• Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
- Observación de la Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Aproximación a redes neuronales y deep learning
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
• Implicación en la calidad de la teleformación, considerando las condiciones en las cuales se realiza, la relevancia de la planificación previa y la anticipación de posibles problemas para su resolución
• Compromiso de coordinación con el resto del equipo que interviene en la gestión, seguimiento y evaluación de la formación
• Interés en la innovación tecnológica y a la formación en línea
• Consciencia de la necesidad de actualización permanente
OBJETIVO
Distinguir el concepto de red neuronal entre los diferentes tipos de redes existentes utilizando herramientas de deep learning
CONOCIMIENTOS / CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
• Introducción a las redes neuronales
- Aproximación conceptual y estructura de una red neuronal
- Identificación de los tipos de redes neuronales más comunes
- Aplicación de deep learning en redes neuronales
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
• Asimilación conceptual y estructural de las redes neuronales
CONOCIMIENTOS / CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
• Observación de ejercicios prácticos con Keras / Tensor Flow
- Definición y optimización de una red plana
- Definición y optimización de una red convolucional
- Definición y optimización de una red recursiva
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
• Implicación en los ejercicios prácticos