Temario
1- Introducción a la inteligencia artificial.
• Definición e historia de la inteligencia artificial.
• Identificación de las ramas de la IA y sus algoritmos.
• Uso del Machine/Deep Learning.
• Conocimiento acerca del Big data como el cambio en la IA.
2- Aplicación del algoritmo de inteligencia artificial
• Uso en el Machine Learning: modelos supervisados.
• Uso en el Machine learning: modelos no supervisados.
• Aprendizaje por refuerzo 2.4 Modelos profundos (Deep learning).
• Asimilación de ejemplos con Weka/Orange.
Metodología
Las sesiones formativas se imparten de forma presencial en nuestras aulas, guiadas por un/a docente especialista que combina explicación teórica, ejercicios prácticos y actividades colaborativas en el aula. Todos los docentes disponen de gran experiencia en el sector.
Sesiones de tutoría
El alumnado puede plantear dudas y recibir orientación personalizada durante las clases y, en su caso, tutorías personalizadas con el/la docente.
Sistema de evaluación
La evaluación es continua. El alumno realizará actividades y/o pruebas al finalizar los temas o unidades, y, cuando proceda, una prueba final para comprobar la adquisición de los contenidos.
Requisitos técnicos
El centro proporciona el equipamiento necesario (ordenadores, software y conexión a internet) en el aula. El alumnado no necesita aportar equipo propio, salvo que lo desee de forma voluntaria.
Material didáctico y recursos
El material didáctico se entregará en formato libro, manual impreso y/o documentación digital, según las características del curso.
Kit corporativo
En los cursos presenciales se entrega un kit corporativo del centro, cuyo contenido puede variar en función de la duración de la acción formativa y puede incluir: mochila, pendrive, libreta y bolígrafo.
Salidas profesionales
-Administradores de sistemas y redes
-Especialistas en bases de datos y en redes informáticas
-Diseñadores de páginas web
-Analistas, programadores y diseñadores web y multimedia
