IA PARA INGENIEROS: MACHINE LEARNING Y APLICACIÓN REAL
150 horas
Descripción
Esta formación está orientada a profesionales y estudiantes que desean adquirir competencias avanzadas en inteligencia artificial (IA) aplicada a la ingeniería. El programa aborda desde los fundamentos del Machine Learning y el procesamiento de datos hasta la implementación de tecnologías de vanguardia como los modelos generativos, incluyendo ChatGPT. Los participantes aprenderán a diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de IA para resolver problemas reales en el ámbito de la ingeniería, integrando conocimientos teóricos y prácticos en cada etapa del ciclo de vida de un proyecto.
Objetivos
-Aplicar algoritmos y modelos de Machine Learning para el análisis y procesamiento de datos en proyectos de ingeniería.
-Desarrollar proyectos de IA, desde la conceptualización hasta la implementación, integrando conocimientos de aprendizaje automático.
-Identificar oportunidades de aplicación de la IA en diferentes sectores de la ingeniería.
-Explorar, implementar y optimizar técnicas de Machine Learning y redes generativas.
-Planificar, organizar y coordinar etapas y recursos en proyectos de IA, gestionando riesgos y supervisando el progreso general.
-Desarrollar habilidades de comunicación y trabajo en equipo para colaborar de manera efectiva en entornos multidisciplinares.
Contenidos
Módulo 1: Introducción a la IA: desarrollo de proyectos y casos de uso
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.
Módulo 2: Machine Learning y redes generativas en la práctica
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.
Destinatarios
Titulación
Reseñas
Anotaciones
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