Curso Formador de formadores en Inteligencia Artificial y Big Data (Presencia Virtual)

Periodo lectivo
Horario

Clase 1: Lunes 30 may (1,5h) 18h a 19:30:00h

Clase 2: Martes 31may (2h) 18h a 20:00h

Clase 3: Miércoles 01 jun (2h) 18h a 19:30h

Clase 4: Jueves 02 jun (1,5h) 18h a 19:30h

Clase 5: Lunes 06 jun (1,5h) 18h a 19:30h

Clase 6: Martes 07 jun (2h) 18h a 20:00h

Clase 7: Miércoles 08 jun (2h) 18h a 19:30h

Clase 8: Jueves 09 jun (1,5h) 18h a 19:30:00h

Clase 9: Lunes 13 jun (2h) 18h a 20:00h

Clase 10: Martes 14 jun (2h) 18h a 20:000h

Clase 11: Jueves 16 jun(2h) 18h a 20:00h

Clase 12: Lunes 20 jun (2h) 18h a 20:00h

Clase 13: Martes 21 jun (2h) 18h a 20:000h

Clase 14: Jueves 23 jun(2h) 18h a 20:00h

Clase 15: Lunes 27 jun (1,5h) 18h a 19:30h

Clase 16: Martes 28 jun (2h) 18h a 20:00h

Clase 17: Miércoles 29 jun (2h) 18h a 19:30h

Clase 18: Jueves 30 jun (1,5h) 18h a 19:30:00h

Clase 18: Lunes 04 jul (1,5h) 18h a 19:30h

Clase 19: Martes 05 jul (2h) 18h a 20:00h

Clase 20: Miércoles 06 jul (2h) 18h a 19:30h

Clase 21: Jueves 07 jul (1,5h) 18h a 19:30:00h

Modalidad
Presencia Virtual
Duración
70 horas
Precio
Gratuito
Promo Ai & Big Data
Ponentes

Carmen Bartolomé Valentín-Gamazo

Carmen bartolomé
  • CEO Wimba Robótica S.L.
  • Directora de proyectos de programación, Robótica e IA en Fundación Maecenas
  • Ingeniera Aeronáutica con más de 10 años de experiencia en el sector tecnológico y de internet.
  • Más de 2 años de experiencia en el sector de la robótica e inteligencia artificial, con proyectos de investigación y de formación para jóvenes y adultos.
  • Fundadora de Wimba Robótica, empresa dedicada a programas de iniciación a la programación y la robótica para niños y adultos de un perfil técnico bajo.
  • También es directora de proyectos de inteligencia artificial y robótica en la iniciativa Esencia Educativa, de la Fundación Maecenas, dedicada a la transformación de centros educativos. 
Objetivos

El proceso de digitalización progresiva que están experimentado todos los ámbitos de la sociedad, y singularmente los distintos procesos productivos en el marco de una economía industrial y de prestación de servicios globalizada, exigen de las Administraciones públicas una respuesta estratégica que permita a la ciudadanía, con carácter general, y muy especialmente a todos los trabajadores, mantener y mejorar sus competencias acorde con la evolución de los perfiles de los diferentes puestos de trabajo.

Los objetivos generales de este curso de especialización son los siguientes:

a) Caracterizar las interacciones en los negocios de las empresas y organizaciones para aplicar sistemas de Inteligencia artificial que incremente la productividad.

b) Seleccionar datos relevantes de la empresa u organización para desarrollar e implementar soluciones que faciliten la toma de decisiones.

c) Aplicar técnicas de tratamiento de datos para gestionar la transformación digital en las organizaciones.

d) Caracterizar sistemas de la Inteligencia Artificial para implantar funcionalidades, procesos y sistemas de decisiones.

e) Interpretar planes de cambio y mejora de los procesos de las empresas y organizaciones para su gestión con Inteligencia artificial.

f) Caracterizar procesos de mejora de la productividad de las empresas para administrar el desarrollo de procesos automatizados.

g) Aplicar herramientas de inteligencia artificial para optimizar el desarrollo de los procesos autónomos.

h) Utilizar soluciones de Big Data para integrar sistemas de explotación de datos.

i) Analizar y evaluar soluciones Big Data para su implantación en las funcionalidades, procesos y sistemas de decisiones.

j) Determinar la documentación técnica y normativa vigente de los procedimientos de protección de datos para ejecutar el sistema de explotación de datos cumpliendo con los principios legales y éticos.

k) Determinar la solución de Inteligencia Artificial y Big Data para configurar las herramientas y lenguajes específicos.

l) Aplicar técnicas Big Data para gestionar los datos de la organización y obtener conocimiento a partir de ellos.

m) Analizar y utilizar los recursos y oportunidades de aprendizaje relacionados con la evolución científica, tecnológica y organizativa del sector y las tecnologías de la información y la comunicación, para mantener el espíritu de actualización y adaptarse a nuevas situaciones laborales y personales.

n) Desarrollar la creatividad y el espíritu de innovación para responder a los retos que se presentan en los procesos y en la organización del trabajo y de la vida personal.

ñ) Evaluar situaciones de prevención de riesgos laborales y de protección ambiental, proponiendo y aplicando medidas de prevención personal y colectiva, de acuerdo con la normativa aplicable en los procesos de trabajo, para garantizar entornos seguros.

o) Identificar y proponer las acciones profesionales necesarias, para dar respuesta a la accesibilidad universal, al «diseño para todas las personas», así como para evitar posibles sesgos de género en el desarrollo y aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.

p) Identificar y aplicar parámetros de calidad en los trabajos y actividades realizados en el proceso de aprendizaje, para valorar la cultura de la evaluación y de la calidad y ser capaces de supervisar y mejorar procedimientos de gestión de calidad.

Programa aprobado por INTEF para su certificación por el profesorado participante.

 

Contenidos

Módulo Profesional: Modelos de Inteligencia Artificial.

  • Caracterización de sistemas de Inteligencia Artificial.
  • Utilización de modelos de Inteligencia Artificial.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural.
  • Procesamiento del lenguaje natural: Potencial y limitaciones.
  • Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural.
  • Análisis de sistemas robotizados.
  • Sistemas Expertos.
  • Aplicación de principios legales y éticos de la Inteligencia Artificial.

Módulo Profesional: Sistemas de aprendizaje automático.

  • Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil.
  • Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning).
  • Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo.
  • Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado.
  • Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos.
  • Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático.

Módulo Profesional: Programación de Inteligencia Artificial.

  • Caracterización de lenguajes de programación.
  • Desarrollo de aplicaciones de IA.
  • Evaluación de la Convergencia tecnológica.
  • Evaluación de modelos de automatización industrial y de negocio.

Módulo Profesional: Sistemas de Big Data.

  • Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información.
  • Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales.
  • Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos.
  • Aplicación de herramientas para la visualización de datos.

Módulo Profesional: Big Data aplicado.

  • Gestión de soluciones con sistemas de almacenamiento y herramientas del centro de datos para la resolución de problemas.
  • Gestión de sistemas de almacenamiento y ecosistemas Big Data.
  • Generación de mecanismos de Integridad de los datos. Comprobación de mantenimiento de sistemas de ficheros.
  • Monitorización, optimización y solución de problemas.
  • Validación de técnicas Big Data en la toma de decisiones en Inteligencia de negocios BI.
  • interpretación y evaluación de datos.