Especialidad formativa
Inteligencia Artificial aplicada a la ingeniería: del Machine Learning al ChatGPT
Qué aprenderás
Aplicar algoritmos y modelos de Machine Learning para el análisis y procesamiento de datos, incluyendo imágenes, para aportar valor a los cálculos, trabajos y proyectos de ingeniería.
Contenido del curso
01
Introducción a la IA: desarrollo de proyectos y casos de uso
- OBJETIVO
- Diseñar y desarrollar aplicaciones y proyectos de ingeniería utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
- CONOCIMIENTOS / CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- 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
- 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.
02
Machine Learning y redes generativas en la práctica
- OBJETIVO
- Aplicar de manera efectiva técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) y redes generativas (ChatGPT) en diversos campos y aplicaciones de la ingeniería.
- CONOCIMIENTOS / CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- 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.
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