200HORAS |
Diseñado y producido por Smartmind
Contenidos
Objetivo. Conocer los conceptos de Machine Learning y la Inteligencia Artificial, mostrando su impacto y aplicaciones en el mundo actual. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Familiarización con el Machine Learning y la Inteligencia Artificial
Conocimiento de los principios fundamentales de ML y Al.
Identificación de aplicaciones actuales en la industria.
Gestión de los conceptos básicos de Machine Learning
Definición de Machine Learning.
Introducción a los tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y reforzado.
Comprensión del impacto de la IA en la sociedad
Estudio del impacto económico, social y ético de la IA.
Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental
Optimización del consumo energético mediante la gestión eficiente de recursos.
Utilización de tecnologías de virtualización para consolidar servidores.
Gestión eficiente del almacenamiento para reducir el desperdicio de espacio.
Uso de herramientas de monitorización para identificar y reducir el consumo innecesario de recursos.
Adaptación a las necesidades y políticas empresariales.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Preocupación por el Preocupación por el seguimiento y cumplimiento de políticas y regulaciones de seguridad.
Comunicación efectiva de los diseños e implementaciones realizados.
Objetivo. Aplicar conceptos estadísticos clave necesarios para el trabajo con Machine Learning, incluyendo análisis de datos y modelado. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Administración de herramientas estadísticas para Machine Learning
Uso de estadísticas descriptivas en la práctica de ML.
Análisis de distribución de datos.
Aplicación de técnicas estadísticas en modelos predictivos
Estudio de regresión y análisis de varianza.
Utilización de métodos estadísticos para mejorar la predicción en ML.
Interpretación de los resultados estadísticos
Análisis e interpretación de los outputs de los modelos
Habilidades analíticas para la toma de decisiones basadas en datos y su aplicación en proyectos de Machine Learning.
Objetivo. Programar en Python, enfocándose en sus aplicaciones específicas para Machine Learning y en la creación de modelos predictivos. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Desarrollo de habilidades en programación Python.
Familiarización con sintaxis básica y avanzada de Python.
Implementación de estructuras de datos en Python para ML.
Aplicación de bibliotecas de Python para Machine Learning.
Uso de bibliotecas como NumPy, Pandas, y Matplotlib.
Implementación de algoritmos básicos utilizando Python.
Optimización de modelos en Python.
Ajuste de parámetros y optimización de modelos de ML en Python.
Optimización de recursos
Automatización de tareas e incremento de la eficiencia en el desarrollo de soluciones de Machine Learning utilizando Python.
Adaptabilidad.
Objetivo. Preparar datos mediante técnicas ETL (Extract, Transform, Load) para su uso en proyectos de Machine Learning. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Gestión de datos en Machine Learning.
Técnicas de recolección y transformación de datos.
Limpieza de datos para garantizar calidad en el análisis.
Implementación de procesos ETL (Extract, Transform, Load).
Uso de herramientas para la preparación y limpieza de datos.
Aplicación de técnicas de integración de datos.
Trabajo en equipo para preparar datos y realizar procesos ETL, asegurando la calidad y la integridad de los datos utilizados.
Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
Evaluación constante del rendimiento.
Objetivo. Implementar y aplicar modelos de aprendizaje supervisado como regresión y clasificación, aplicados a problemas reales. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Desarrollo de modelos supervisados.
Implementación de regresión y clasificación.
Aplicación de técnicas de supervisión para modelos predictivos.
Evaluación de los modelos supervisados.
Métodos de validación cruzada.
Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score.
Capacidades para gestionar proyectos de Machine Learning supervisado, aplicando soluciones eficaces a problemas del mundo real.
Objetivo. Comprender los métodos de aprendizaje no supervisado, como el clustering, para identificar patrones y tendencias en los datos. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Desarrollo de modelos no supervisados.
Implementación de clustering y reducción de dimensionalidad.
Uso de K-means y PCA para la segmentación de datos.
Análisis de patrones con aprendizaje no supervisado.
Identificación de patrones ocultos en los datos sin etiquetas.
Competencias en el análisis de datos no supervisados, colaborando con equipos
Objetivo. Abordar los fundamentos del aprendizaje reforzado y su aplicación en la optimización de decisiones en entornos dinámicos. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Fundamentación del aprendizaje reforzado.
Comprensión de la teoría detrás del aprendizaje reforzado.
Aplicación en la optimización de decisiones en entornos dinámicos.
Implementación de algoritmos de aprendizaje reforzado.
Desarrollo de agentes de aprendizaje utilizando Q-learning y Deep Q Networks.
Fomento del pensamiento lógico.
Fomento del pensamiento crítico.
Atención al detalle.
Optimización de recursos.
Objetivo. Profundizar en técnicas avanzadas de Deep Learning, incluyendo redes neuronales profundas para tareas complejas de predicción y clasificación. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Comprensión de Deep Learning y redes neuronales.
Introducción a redes neuronales artificiales.
Estudio de la arquitectura de redes profundas.
Implementación de redes neuronales para tareas complejas.
Desarrollo de redes neuronales para clasificación y predicción de datos.
Resolución de problemas.
Adaptabilidad.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Objetivo. Aplicar análisis avanzado de datos mediante el uso de técnicas estadísticas y modelos de Machine Learning para extraer conocimiento útil. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos.
Implementación de métodos estadísticos avanzados para el análisis de grandes.
Volúmenes de datos.
Uso de Machine Learning para extraer insights.
Optimización de modelos predictivos en grandes volúmenes de datos.
Técnicas de Big Data y su integración con Machine Learning.
Pensamiento analítico.
Evaluación constante del rendimiento.
Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
Objetivo. Crear visualizaciones efectivas de datos utilizando herramientas y bibliotecas en Python, para interpretar y presentar resultados de manera clara. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Gestión de visualización de datos en Machine Learning.
Uso de herramientas como Matplotlib, Seaborn, y Plotly para visualización.
Creación de gráficos interactivos para la presentación de resultados.
Aplicación de la visualización para la interpretación de resultados.
Presentación visual de datos para facilitar la toma de decisiones.
Optimización de Imágenes y Gráficos (tamaño y resolución suficientes) minimizando el consumo energético.
Comunicación efectiva de los diseños e implementaciones realizados.
