Programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo.
PRESENTACIÓN
El Fondo Social Europeo, EOI- Escuela de Organización Industrial y el Ayuntamiento de Málaga, conscientes de la necesidad de aumentar la empleabilidad de las personas desempleadas de larga duración y de más edad, lanzan este programa que pretende capacitarles para su reincorporación en el mundo laboral especializándoles en los ámbitos más demandados por el tejido empresarial.
El programa tiene por objetivo dotar a los participantes de los conocimientos, habilidades y aptitudes necesarias para diseñar y crear aplicaciones y proyectos basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Objetivos
Los objetivos de esta acción formativa son los siguientes:
- Identificar soluciones a problemas de negocio mediante diferentes técnicas de IA
- Practicar de forma sencilla y gratuita la programación aplicada a problemas de negocio concretos.
- Entender qué es la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning y porqué surgen de forma exponencial hoy en día.
- Tener conocimiento básico de las arquitecturas necesarias para albergar el volumen de datos necesario para entrenar modelos de Inteligencia Artificial.
- Entender como los datos pueden ser privados o públicos y saber cómo gestionarlos adecuadamente.
- Conocer a fondo las principales características y elementos del lenguaje de programación R y cómo utilizarlo para desarrollar aplicaciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Conocer a fondo las principales características y elementos del lenguaje de programación Python y cómo utilizarlo para desarrollar aplicaciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Conocer a fondo las principales características y elementos de una plataforma No-Code y aprender a desarrollar aplicaciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial en ella.
- Conocer las principales bibliotecas y herramientas de desarrollo específico en Inteligencia Artificial, como son Pytorch, Tensor Flow y Keras a la vez que desarrollar casos de uso en las mismas.
- Descubrir el significado de Reinforcement Learning (Aprendizaje Reforzado) y los Modelos Generativos así como sus aplicaciones actuales.
- Tener conocimiento de las teorías sobre visualización y aplicarlas en soluciones sobre las herramientas más representativas del sector en la actualidad como son PowerBI, Tableau y Carto.
- Recorrer un amplio abanico de casos de uso correspondientes a muchos segmentos empresariales.
- Resolver dudas técnicas sobre la implementación de soluciones e interactuar con expertos en la materia.
- Averiguar cómo integrar soluciones de IA dentro del esquema general de procesos de las compañías.
- Aprender a gestionar proyectos de IA para su aplicación posterior en sus empresas o instituciones.
- Conocer el amplio abanico de posibilidades de empleabilidad y emprendimiento en el futuro más inmediato relacionadas con la Inteligencia Artificial, así como la comunidad a la que pertenecer para mantenerse al día y beneficiarse de las ventajas de la colaboración en proyectos del sector.
Datos generales
Los destinatarios del programa, desempleados de larga duración, con titulación mínima de FP II, teniendo preferencia los que tengan titulación de FPII tecnológico y/o grado universitario en informática o similar. Se requiere conocimientos de programación, así como conocimientos básicos de inglés. Tendrán que disponer de un PC u ordenador portátil y conexión a internet.
Todos ellos tendrán en común la búsqueda de empleo en el mundo de la Inteligencia Artificial.
Los desempleados serán preferentemente de la ciudad de Málaga (a estos efectos se considerará estar desempleado 12 o más meses en los últimos 18 meses) inscritos en las oficinas públicas de empleo en búsqueda de una ocupación.
150 horas lectivas más horas de trabajo del alumno.
Gratuito. Programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo y el Ayuntamiento de Málaga.
Edificio Green Lemon
Calle Severo Ochoa, número 57
Málaga Tech Park
Contenidos
Los contenidos de este curso incluye los siguientes módulos:
MÓDULO 1. Introducción a la Inteligencia Artificial. Se realizará una introducción a la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, sus orígenes y las disciplinas de que consta, las razones de su existencia e importancia en las décadas actuales. Se estudiará la metodología de desarrollo de este tipo de proyectos, los distintos casos de uso y se practicará su identificación. Se analizarán los tipos de algoritmos existentes y qué serie de problemas resuelve cada uno.
MÓDULO 2. Infraestructura y datos. La inteligencia Artificial basa su éxito en la existencia de volúmenes muy importantes de datos. Se hará un repaso de las tecnologías necesarias para soportar los datos de forma que permitan su procesamiento en tiempos razonables. Por otra parte, la bondad del dato es un elemento crítico para un buen modelado, de forma que se analizará cómo depurarlo, limpiarlo y prepararlo para su tratamiento posterior mediante las herramientas apropiadas. Finalmente, dado que el dato es un activo crítico en estos proyectos, se impartirá una sesión sobre la importancia del tratamiento de la propiedad y privacidad del mismo.
MÓDULO 3. Inteligencia Artificial mediante programación. En este primer enfoque de desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial, se practicará con la visión programática. En este caso se estudiarán los dos lenguajes de programación más utilizados en Ciencia de los Datos, como son R y Python. Se estudiarán la resolución de distintos casos de uso con ambos lenguajes, permitiendo la comparación, para dos tipos de aprendizaje: Supervisado y No Supervisado.
MÓDULO 4. Inteligencia Artificial mediante plataforma. En el segundo enfoque de desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial, se practicará con plataformas que permiten una cierta abstracción del código, gracias a potentes bibliotecas para su uso específico en Inteligencia Artificial. Por un lado, TensorFlow, Keras y Pytorch. Por otro lado, con una plataforma de No-Code, como es BigML, que permite el desarrollo de modelos sin programación. Se verán las APIs que facilitan estas tareas. Se verán casos de uso relativos a la detección de imágenes y reconocimiento del lenguaje natural solucionados utilizando CNN, RNN y GPT-3.
MÓDULO 5. Otros tipos de aprendizaje. Aunque el aprendizaje supervisado y no supervisado son los más utilizados en el mundo real, se están practicando nuevos tipos de aprendizaje como el Aprendizaje Reforzado y el Aprendizaje mediante Modelos Generativos, a los cuales se dedicará este módulo.
MÓDULO 6. Visualización de datos. Un buen proyecto de Inteligencia Artificial no obtendrá los resultados esperados si no se acompaña de una buena visualización, aspecto que es fundamental, dada la cantidad de información que albergan los datos. Esta información, además, ha de ser mostrada de forma sintética para la correcta toma de decisiones. Para ello, se verán las 3 herramientas más importantes en la actualizad, como son Carto, Tableau y PowerBI, con las cuales se aplicarán las teorías de visualización más actuales.
Metodología
El programa se desarrolla de manera virtual (algunas sesiones pueden ser presenciales, si la situación actual lo permite), con contenidos online y con clases por videoconferencia muy prácticas en las que los alumnos trabajarán los conceptos a la vez que estos son enseñados por el docente.
Sesiones Teóricas y prácticas
Cada tema tiene una introducción teórica cuyo objetivo es poner al alumno en contexto. La mayor parte del tema se desarrolla a través de ejemplos en vivo y demostraciones, seguidas de ejercicios tanto individuales como en grupo.
Pruebas finales de cada módulo
Al finalizar cada módulo, se realizará una prueba de evaluación que consistirá en un sencillo test y una prueba técnica basada en las que se realizan en las entrevistas de trabajo del sector.
Información e Inscripción
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EOI
Mariola Romero - Tlf. 954 46 33 77 - mariolaromero@eoi.es