Especialidad formativa
Programa machine learning e inteligencia artificial
Qué aprenderás
Crear algoritmos para extraer conocimiento de los datos mediante la aplicación de técnicas automáticas.
Contenido del curso
01
Introducción al Machine Learning y la Inteligencia Artificial
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- 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.
02
Estadística aplicada al Machine Learning
- 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 DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Habilidades analíticas para la toma de decisiones basadas en datos y su aplicación en proyectos de Machine Learning.
03
Programación en Python para 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Optimización de recursos
- Automatización de tareas e incremento de la eficiencia en el desarrollo de soluciones de Machine Learning utilizando Python.
- Adaptabilidad.
04
Preparación de Datos: ETL y limpieza de datos
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- 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.
05
Modelos de Aprendizaje Supervisado
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Capacidades para gestionar proyectos de Machine Learning supervisado, aplicando soluciones eficaces a problemas del mundo real.
06
Modelos de Aprendizaje No Supervisado
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Competencias en el análisis de datos no supervisados, colaborando con equipos
07
Aprendizaje Reforzado
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Fomento del pensamiento lógico.
- Fomento del pensamiento crítico.
- Atención al detalle.
- Optimización de recursos.
08
Deep Learning y Redes Neuronales
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- 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.).
09
Análisis Avanzado de Datos
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Pensamiento analítico.
- Evaluación constante del rendimiento.
- Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
10
Visualización de Datos con Python
- 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.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Optimización de Imágenes y Gráficos (tamaño y resolución suficientes) minimizando el consumo energético.
- Comunicación efectiva de los diseños e implementaciones realizados.
Especialidad formativa