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Especialización en Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es un área muy versátil que ya forma parte de nuestro día a día. Asimismo, Python es un lenguaje de programación tan sencillo como veloz, lo que facilita la creación de programas ya que contiene una gran cantidad de librerías que hacen más fácil el trabajo. Todo ello hace que juntos formen una combinación explosiva que podremos aplicar en varios sectores con la mirada puesta en un futuro más que prometedor.

Descubre con nosotros el lenguaje que recomienda aprender el 63% de los programadores y que utilizan en la actualidad las grandes empresas para mejorar nuestras vidas y la industria.

Si quieres cambiar tu futuro, Welcome to Tokio.

OBJETIVOS DEL CURSO:

  • Utilizar la sintaxis del lenguaje Python e implementar diversos proyectos.
  • Trabajar con librerías de datos y plataformas como Kaggle.
  • Realizar conexiones con bases de datos, manipular estructuras de datos y archivos.
  • Integrar nuevos desarrollos de IA en sistemas informáticos existentes.
  • Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de IA.

SALIDAS PROFESIONALES

Con nuestra especialización en Inteligencia Artificial saldrás preparado para las profesiones más innovadoras:

  • Creador de interfaces gráficas de usuario y escritorio
  • Programador general: web, bases de datos, archivos, de red…
  • Consultor tecnológico sobre desarrollo en inteligencia artificial
  • AI Developer
  • Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial

PLAN DE ESTUDIOS

TEMARIO

MÓDULO I. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Tema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Introducción al Machine Learning
  • Introducción al Deep Learning

Tema 2: La IA y la resolución de problemas

  • Resolver problemas
  • Algunos tipos de problemas

Tema 3: Búsqueda no informada

  • Búsqueda
  • Búsqueda en Amplitud
  • Búsqueda en Profundidad
  • Búsqueda de Coste Uniforme

Tema 4: Búsqueda informada

  • Función Heurística
  • Búsqueda con vuelta atrás
  • Algoritmo A*
  • Búsqueda Local

Tema 5: La IA y los juegos

  • El algoritmo minimax
  • Poda alfa-beta

Tema 6: El Razonamiento

  • Sistemas Expertos
  • Sistemas Difusos

Tema 7: El Aprendizaje

  • Clasificación probabilística
  • Redes Neuronales artificiales

MÓDULO II. LA CIENCIA DE DATOS

Tema 1: Introducción a la ciencia de datos
Tema 2: El proceso de la ciencia de datos

  • Definición del objetivo del proyecto
  • Obtención de los datos de cualquier fuente posible
  • Limpieza y preparación de los datos para que nuestro software lo entienda
  • Exploración de los datos en busca de patrones utilizando algoritmos matemáticos y estadísticos
  • Definición y construcción de los modelos de predicción
  • Representación de resultados útiles

Tema 3: Minería de datos
Tema 4: Introducción a las principales librerías

  • Numpy
  • Pandas
  • ScikitLearn
  • Otras

MÓDULO III. LA PLATAFORMA KAGGLE

Tema 1: ¿Qué es?
Tema 2: Algunos de sus proyectos
Tema 3: Proyecto 1

  • Definición del objetivo del proyecto
  • Obtención de los datos de cualquier fuente posible
  • Limpieza y preparación de los datos para que nuestro software lo entienda
  • Exploración de los datos en busca de patrones utilizando algoritmos matemáticos y estadísticos
  • Definición y construcción de los modelos de predicción
  • Representación de resultados útiles

Tema 4: Proyecto 2

  • Definición del objetivo del proyecto
  • Obtención de los datos de cualquier fuente posible
  • Limpieza y preparación de los datos para que nuestro software lo entienda
  • Exploración de los datos en busca de patrones utilizando algoritmos matemáticos y estadísticos
  • Definición y construcción de los modelos de predicción
  • Representación de resultados útiles

PROYECTO FINAL

Un cliente, una compañía de suministros informáticos, ha pedido a la empresa para la que trabajamos que desarrolle una aplicación web que le ayude con la gestión de sus productos y proveedores. Por lo tanto, debemos poner en marcha una aplicación que nos sirva de base de datos, pero también de gestión. Una vez realizada, la adaptaremos a ciertos requisitos que se plantearán para incluir la Inteligencia Artificial en el sistema y poder así mejorarlo.

MATERIAL COMPLEMENTARIO

  • Formación en idiomas
  • Curso de Iniciación a la Programación Orientada en objetos (basado en Java)
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