Curso de Introducción al Machine Learning (Presencia Virtual Online – Castilla y León)

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Programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo y la Fundación ONCE.

 

 

 

 

Acción enmarcada dentro del Programa de Estrategia de Emprendimiento y Empleo Joven Garantía Juvenil.

Objetivos

Este programa nace con el objetivo de ofrecer a jóvenes desempleados los conocimientos, habilidades y aptitudes necesarios para su inmersión, como profesionales dentro del campo de la inteligencia artificial y el machine learning.

El temario se rige por unos objetivos específicos para que los alumnos puedan convertirse en profesionales de dichas materias. Al cabo de dos meses los alumnos serán capaces de:

  • Comprender los mecanismos de transformación de la sociedad digital actual, así como las necesidades del nuevo mercado de trabajo.
  • Estar al día y conocer los últimos estudios sobre el campo de la inteligencia artificial, así como el tratamiento y análisis de datos.
  • Comprender cómo funcionan los algoritmos que forman las arquitecturas de la inteligencia artificial.
  • Aprender a desarrollar habilidades que permitan seguir adquiriendo conocimientos de inteligencia artificial a partir de fuentes científicas.
  • Saber aplicar en la práctica cada uno de los algoritmos estudiados durante el curso.
  • Alcanzar un nivel de conocimiento intermedio en Machine Learning y Deep Learning.
  • Saber resolver los problemas de la vida diaria en una empresa de un científico de datos, sabiendo estudiar el problema, reconocer fuentes de datos, filtrar la información, transformarla, etc.
  • Conocer y saber usar en su gran mayoría todas las estructuras y fuentes de datos que un científico de datos maneja.
  • Alcanzar un nivel de conocimiento básico-intermedio en el campo de la ciencia de datos.
  • Ser capaz de plantear un proyecto de inteligencia artificial y llevar a cabo su ejecución.
  • Conocer y aplicar los principios de accesibilidad a la hora de desarrollar nuevas aplicaciones.
  • Aplicar el potencial de las herramientas de inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones que puedan dar soluciones de accesibilidad.

Datos generales

Convocatoria
2020
Horario

De lunes a viernes en horario de mañanas (2 sesiones de 2 horas cada una)

Duración

8 semanas

128 horas lectivas + tutorías

Precio:

Gratuito por ser un programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo y la Fundación ONCE.

Periodo lectivo
De Abril a Junio
Fecha del curso
Provincia
- Otras -
Modalidad
Presencial

Contenidos

El programa tendrá un enfoque teórico-práctico, donde los estudiantes implementarán los conceptos teóricos aprendidos mediante sesiones prácticas diarias. El profesor introduce un nuevo concepto en clase, lo explica y a continuación propone un ejercicio que los tendrán que desarrollar y cuya evaluación se realizará por su parte, en la siguiente sesión práctica.

Módulo 1: Introducción Matemática, Estadística y Programación.

Los alumnos aprenderán los conceptos teóricos y prácticos básicos que deben de servir de base en el curricular de cualquier profesional dedicado al ML y el procesamiento de datos. Esto requiere una base sólida en fundamentos de Matemáticas, Estadística y un conocimiento práctico de cómo implementar estos conceptos en código.

Módulo 2: Machine Learning

A lo largo de estas sesiones, el alumno aprenderá los algoritmos básicos del área del ML, así como su utilidad en el procesamiento y análisis de datos. Esto incluye algoritmos de regresión, clasificación, clusterización y reducción de la dimensionalidad, tanto supervisados como no-supervisados.

Módulo 3: Deep Learning.

Será en las sesiones de este módulo, donde el alumno aprenderá el funcionamiento y la aplicabilidad de los algoritmos más avanzados de ML, aplicados a diferentes áreas. Se estudiará el uso de redes neuronales en ámbitos como el procesamiento de datos estructurados, imágenes, vídeos y audio. Aquí se orientará al alumno no sólo a su uso para el análisis de datos, sino también para el desarrollo de aplicaciones innovadoras que integren la IA.

Seminarios de Data Science.

Para complementar la formación de los estudiantes de cara a un mercado profesional cada vez más demandante de habilidades relacionadas con el procesamiento de datos, se contarán con Seminarios especializados en Data Science impartidos por diferentes expertos de la industria, que aportarán su visión de cómo se aplica estas técnicas en su empresa.

Proyecto final.

En el comienzo del último módulo se iniciará a los alumnos a desarrollar un proyecto a partir de los conocimientos adquiridos en cada una de las áreas sobre las que se ha centrado el curso. Al final del programa deben dar coherencia a todos los capítulos trabajados siguiendo las orientaciones del profesor para lograr este desarrollo. El proyecto final buscará aplicar los conocimientos adquiridos en IA y análisis de datos para desarrollar una aplicación donde se aplique la tecnología para reducir las barreras de acceso a personas con discapacidad.

Módulo de accesibilidad.

Los alumnos contarán con formación en principios de accesibilidad que deberán de ser tomados en cuenta a la hora de diseñar aplicaciones y desarrollos tecnológicos que busquen ser accesibles a públicos con diferentes capacidades y dar soluciones de accesibilidad innovadoras.

Módulo de empleabilidad.

Centrado en fomentar la incorporación de los participantes al mundo laboral, que se imparte a lo largo de todo el curso en paralelo a las sesiones de los módulos anteriores. Su peso es de 20 horas de formación presencial más tutorías tanto en sesiones prácticas de todo el grupo como en grupos reducidos para las revisiones individualizadas de los CV y entrenamiento en procesos de entrevistas laborales.

Metodología

Enfocados en la práctica

Los estudiantes implementarán los conceptos teóricos aprendidos mediante sesiones prácticas diarias. Es por ello, que los profesores son profesionales del sector. El profesor introduce un nuevo concepto en clase, lo explica y a continuación propone un ejercicio que los estudiantes estén practicando el mayor tiempo posible.

Ejercicios alineados con las necesidades de las empresas

Los ejercicios están diseñados para que tengan una aplicación en el mundo laboral y que a la vez sean atractivos para los estudiantes. La mayoría de ejercicios están basados en proyectos reales de empresas. Creemos que es la mejor forma de preparar a los estudiantes para la demanda del mercado laboral. Los seminarios impartidos servirán como puente al mundo laboral, donde se escogerán a profesionales provenientes de empresas con reconocida experiencia aplicando técnicas de Machine Learning y Data Science en el mundo laboral.

 

Información e Inscripción

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EOI

Director: Carlos Santana Vega – yt.dotcsv@gmail.com

Coordinadora EOI: Teresa González Valdivieso – teresa.gonzalez@eoi.es