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Contenidos
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
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
Asimilación conceptual y estructural de las redes neuronales
Objetivo. 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
Implicación en los ejercicios prácticos
