Programa Enfocado en Machine, Deep y Reinforcement Learning (Online Gran Canaria)

Convocatoria 
2021
Periodo 
Inicio Octubre 2021
Duración 

96 h.

Modalidad 
Online
Precio 

PRECIO: 2.602 €
PRECIO BONIFICADO: 100 €

 

20 Bonificaciones SPEGC. Consulta condiciones aquí.

Folleto

Presentación

Con el Programa Enfocado en Machine, Deep y Reinforcement Learning aprenderás a aplicar las estas técnicas a la resolución de problemas de negocio y al aprovechamiento de oportunidades que mejoren el rendimiento empresarial. No está pensado sólo para fundamentar el uso de estas técnicas desde el ángulo analítico y tecnológico, sino principalmente para que conozcas su aplicación a casos de uso concretos en diferentes procesos de negocio de múltiples industrias, con el claro objetivo de obtener una ventaja competitiva y aportar valor.

Con la vertiginosa transformación digital de la sociedad surge el big data, que contiene nuevos datos no estructurados -texto, audio o video- con los que los antiguos algoritmos de machine learning se revelan inoperantes. El deep learning (como parte sustancial de los sistemas cognitivos) arranca con la misión de ayudar a las máquinas a hacer lo que de manera natural e inmediata hacen los humanos: comprender el lenguaje y reconocer audio o imágenes. La unión del machine learning con el deep learning y el reinforcement  learning en un sistema cognitivo desarrollará unas capacidades que podrán ser orientadas a casos de uso como la fidelización de clientes, el edge computing en gestión de operaciones o la mejora en la gestión de riesgos.

El objetivo es que concluyas el Programa con los cinco atributos de un buen científico de datos:

  • Situarse en un proceso de negocio de un sector industrial determinado.
  • Disponer de una formación analítica en técnicas de inteligencia artificial (machine, deep y reinforcement learning).
  • Conocer la infraestructura de datos que posibilita la implantación de un caso de uso: almacenamiento, modelización, visualización.
  • Poseer una capacidad discursiva que te habilite para comunicar un caso de uso.
  • Estimular la ideación .

Logo SPEGC Cabildo

  • CONTENIDOS

    MÓDULO 1

    • Introducción a Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning con metodología modelos predictivos - CRIPS-DM

    MÓDULO 2

    • Introducción a Python

    MÓDULO 3

    • Introducción Machine Learning con Python

    MÓDULO 4

    • Deep Learning con TensorFlow/Keras
    • Caso de uso de Visual Recognition

     
    MÓDULO 5

    • Reinforcement Learning con Pytorch
    • Caso de uso práctico

     
    MÓDULO 6

    • Caso de uso de Smart Cities
  • Metodología

    La metodología EOI te aportará todos los elementos necesarios para reproducir en un entorno real tu paso por la escuela.

    El Programa se desarrolla con metodología online.

    Estructura general de actividades vinculadas a la formación e-learning distribuida en fases:

    • Un módulo en formación e-learning se estima en una duración de 16 con una dedicación de no superior a 3 horas de dedicación diaria mediante contenidos vinculados a las sesiones presenciales.
    • Las fases metodológicas en las que se distribuye la formación del Módulo se realizan esencialmente de manera asíncrona para facilitar al participante el acceso a los contenidos y la autogestión didáctica de esta modalidad formativa.
    • Cada una de las fases sigue una secuencia metodológica que permite la adquisición de conocimientos junto con el acceso a lecturas, notas técnicas, videoconferencias, comentarios y participación, acceso a Casos prácticos, así como la elaboración.
¿CÓMO SOLICITAR ADMISIÓN?

1. SOLICITUD DE ADMISIÓN

Para formar parte de la próxima convocatoria de este programa y obtener una de las 20 únicas plazas bonificadas por SPEGC y EOI, rellena el formulario de la solicitud de admisión de la web y envíanoslo acompañado de:

 

• Fotocopia del DNI oCertificado de Empadronamiento o Carta de empresa con domicilio en Gran Canaria.
• Fotocopia de los títulos universitarios o certificados de estudios del candidato.
• Currículum Vitae actualizado.
• Carta de motivación, indicando los motivos por los que estás interesado en realizar el programa.

 

2. ENTREVISTA PERSONAL

Una vez evaluada la documentación presentada EOI citará a los candidatos a la realización de una entrevista telefónica con la Dirección del programa. El objetivo de la entrevista es contrastar la información aportada, asegurar la aptitud del candidato para aprovechar con éxito el programa y enriquecer la experiencia del resto de sus compañeros. Todos los candidatos deberán superar la entrevista personal con la Dirección del Programa para obtener la admisión definitiva en el mismo.

3. FORMALIZAR RESERVA

Para la admisión del alumno en el programa, EOI valorará la adecuación de su perfil a los requisitos del programa, su trayectoria profesional, las motivaciones alegadas en su carta de presentación y las demás circunstancias personales y profesionales acreditadas documentalmente por el candidato.

Las bonificaciones se asignarán por estricto orden de solicitud a los candidatos que superen el proceso de admisión en el programa hasta cubrir el nº total de plazas disponibles en cada programa. EOI informará en su web del cierre definitivo de la convocatoria.

Dado el reducido número de plazas disponibles, se recomienda iniciar los trámites de admisión en el programa lo antes posible.

4. RESERVA DE PLAZA

El alumno deberá formalizar la reserva de plaza y aceptación de la bonificación en un plazo máximo de 5 días desde que reciba la comunicación de admisión.
El transcurso del plazo indicado sin aceptar la bonificación y sin efectuar el ingreso de la reserva de plaza implicará la renuncia total a la plaza.