Como objetivo general de la asignatura, se pretende que el alumno tenga una visión amplia y eminentemente práctica de los servicios cognitivos de IA disponibles.
Entender los beneficios que la IA unida al paradigma Big Data aportan en la resolución de problemas o en la apertura de nuevas oportunidades de negocio.
Integrarse de forma rápida en equipos multidisciplinares de cualquier ámbito aportando soluciones prácticas de IA de alto nivel.
Conocer y poner en práctica los servicios y herramientas disponibles en el ámbito de la IA, siendo capaces de escoger la más adecuada en cada proyecto que aborde.
Duración: El curso tiene una duración de 30 horas lectivas.
Días de clase: Del 23 de mayo al 5 de junio.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.
ENAE desarrolla una metodología activa y participativa, "Learning by doing", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.
Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.
Terminología
Inteligencia artificial en entornos Big Data
Machine Learning con Scikit-learn
Retos de los servicios de IA y Big Data
Impacto social del ML
Spark ML
DataBricks
Knime con Big Data y ML
Prácticas
Introducción Redes Neuronales
Deep Learning
Metalearning
Introducción a AutoML con servicios cognitivos en Cloud
Prácticas
Servicios de procesamiento de textos en AWS.
Servicios para procesar vídeo e imagen en AWS.
IBM Watson
Prácticas y Caso práctico Final