150 HORAS |
Diseñado y producido por:
Contenidos del curso
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Introducción general a la Inteligencia Artificial (IA) y a Machine
Learning (ML).
Definición de IA y ML.
Paradigmas en la IA.
Clasificación de la IA.
Historia de la IA.
Casos de uso en ingeniería.
Grandes actores del mercado
2. Desarrollo de Proyectos IA/ML
IA y ML en la estrategia de la empresa.
Metodología de desarrollo de proyectos IA/ML.
Organización de proyectos.
Problemas detectados.
Factores de éxito.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Capacidad para planificar, organizar y coordinar diferentes etapas y recursos, así como establecer plazos, asignar tareas, gestionar riesgos y supervisar el progreso general relacionados con IA.
Desarrollo de habilidades de resolución de problemas, de capacidad de análisis de situaciones, de identificación de obstáculos para proponer soluciones creativas utilizando técnicas de IA.
Valoración de la importancia de desarrollar un pensamiento crítico para analizar información, considerar diferentes perspectivas y tomar decisiones informadas basadas en evidencia y análisis.
Concienciación de la necesidad de la formación permanente y a los avances y cambios tecnológicos, estando abiertos a la adquisición de nuevos conocimientos y técnicas a medida que la IA evolucione.
Concienciación del valor de transmitir la información técnica de manera clara y comprensible, en el momento adecuado, utilizando lenguaje estandarizado, según protocolos y acuerdos establecidos con equipos multidisciplinares.
Uso de habilidades de comunicación y empatía para colaborar de manera efectiva con personas trabajadoras de diferentes campos aprovechando las fortalezas individuales y grupales para lograr los objetivos del proyecto.
Demostración de una actitud responsable y ética en el desarrollo y aplicación de proyectos de IA.
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Conocimiento del Aprendizaje Supervisado en Machine Learning
Introducción.
Clasificación con Árboles de Decisión.
Regresión con Árboles de Decisión.
Regresión con Regresión Linea.
Regresión con Regresión Logística.
Regresión y Clasificación con Ensembles.
Regresión y Clasificación con Redes Neuronales.
Evaluación de los modelos.
Conocimiento del Aprendizaje no Supervisado en Machine Learning.
Clusterización.
Detección de Anomalías.
Descubrimiento de Asociaciones.
Modelado de Tópicos.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Capacidad para planificar, organizar y coordinar diferentes etapas y recursos, así como establecer plazos, asignar tareas, gestionar riesgos y supervisar el progreso general de proyectos relacionados con Machine Learning.
Valoración de la importancia de desarrollar un pensamiento crítico para evaluar diferentes enfoques y algoritmos, así como a identificar y superar obstáculos en el proceso de desarrollo y aplicación de modelos, proponiendo soluciones a los problemas que surjan mediante técnicas de Machine Learning y redes generativas.
Concienciación de la necesidad de la formación permanente y la adaptabilidad a los avances y cambios tecnológicos estando abiertos a la adquisición de nuevos conocimientos y técnicas a medida que evolucione la tecnología de Machine Learning y redes generativas.
Concienciación del valor de transmitir la información técnica de manera clara y comprensible, en el momento adecuado, utilizando lenguaje estandarizado, según protocolos y acuerdos establecidos con equipos multidisciplinares.
Uso de habilidades de comunicación y empatía para colaborar de manera efectiva con personas trabajadoras de diferentes campos, aprovechando las fortalezas individuales y grupales para lograr los objetivos del proyecto.
Demo
Transformación digital
*La temática y el diseño de la demo son orientativos
Cursos Smartmind
¿Cómo son los cursos Smartmind?
Cursos con diseño profesional y contenido audiovisual interactivo en formato de licencia y cumplen 100% con las especificaciones del SEPE. Te presentamos los catálogos de cursos elearning en SCORM más completos y avanzados del mercado. Mejoramos hasta el 30% las finalizaciones de tus cursos, se incrementan hasta un 70% los alumnos que repiten y empresas como Endesa, Correos o Telefónica forman parte de nuestra cartera de clientes. ¿No crees que por algo será?
Cursos del Plan de Referencia que cumplen con los requisitos del SEPE y cuentan con el sello de diseño y calidad de Smartmind. Colaboramos con las más importantes empresas de formación en la selección de los mejores y más actuales para conseguir los mejores resultados.
¿Cómo funciona el
Catálogo?
Todo lo que debes saber sobre los contenidos Smartmind
