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Curso en Inteligencia Artificial en la industria conectada
Presentación del curso
En este curso, te enseñaremos todo lo necesario para comprender la evolución de los sistemas hasta permitir la utilización de la Inteligencia Artificial como una tecnología ampliamente presente en todos los sectores durante los últimos años. Con este conocimiento, podrás entender qué tecnologías se engloban bajo el término "Inteligencia Artificial" y cómo pueden ser aplicadas dentro de la industria conectada.
Aprenderás a diferenciar entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, y tendrás una idea general sobre visión artificial. Además, te enseñaremos cómo llevar a la práctica un proyecto de Inteligencia Artificial dentro de una empresa de forma satisfactoria.
Al finalizar este curso, estarás preparado para aplicar tus conocimientos sobre la Inteligencia Artificial en tu empresa y llevar a cabo proyectos de forma efectiva y eficiente. ¡No pierdas la oportunidad de aprovechar el potencial de esta tecnología en tu organización y destacar en el mercado!
Este curso forma parte del Master en Industria 4.0: Robótica, RPA, IoT & AI. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
En este curso, te enseñaremos todo lo necesario para comprender la evolución de los sistemas hasta permitir la utilización de la Inteligencia Artificial como una tecnología ampliamente presente en todos los sectores durante los últimos años. Con este conocimiento, podrás entender qué tecnologías se engloban bajo el término "Inteligencia Artificial" y cómo pueden ser aplicadas dentro de la industria conectada.
Aprenderás a diferenciar entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, y tendrás una idea general sobre visión artificial. Además, te enseñaremos cómo llevar a la práctica un proyecto de Inteligencia Artificial dentro de una empresa de forma satisfactoria.
Al finalizar este curso, estarás preparado para aplicar tus conocimientos sobre la Inteligencia Artificial en tu empresa y llevar a cabo proyectos de forma efectiva y eficiente. ¡No pierdas la oportunidad de aprovechar el potencial de esta tecnología en tu organización y destacar en el mercado!
Este curso forma parte del Master en Industria 4.0: Robótica, RPA, IoT & AI. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
¿Qué aprenderás en este curso?
Al finalizar el Curso en Inteligencia Artificial en la industria conectada serás perfectamente capaz de:
- Comprender la evolución de los sistemas hasta permitir la utilización de la Inteligencia Artificial como una tecnología ampliamente presente en todos los sectores durante los últimos años.
- Identificar las tecnologías que se engloban bajo el término "Inteligencia Artificial" y comprender sus principales características y aplicaciones.
- Diferenciar entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, y entender cómo se aplican en diferentes áreas de la industria conectada.
- Comprender el potencial impacto de la Inteligencia Artificial en la organización y evaluar cómo puede ser aplicada en diferentes procesos empresariales.
- Aprender a llevar a la práctica un proyecto de Inteligencia Artificial dentro de una empresa de forma satisfactoria, identificando las mejores prácticas y herramientas para su implementación.
¿Para quién es este curso?
El Curso en Inteligencia Artificial en la industria conectada proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Técnicos de planta, responsables de fabricación y Directores de operaciones de empresas industriales
- CEOs y empresarios de pequeñas empresas manufactureras que tengan por objetivo el crecimiento y la escalabilidad
- Managers de la Industria que busquen adquirir competencias en la aplicación de las nuevas tecnologías y metodologías al proceso productivo y convertirse así en Managers de la Industria 4.0
- Business Analytics y consultores que buscan desarrollar habilidades en la automatización y mejora de procesos
El curso incluye:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
En esta clase los alumnos conocerán la definición de Inteligencia Artificial así como los aspectos más destacados de una solución basada en la misma. Para entender bien en qué punto nos encontramos a nivel tecnológico debemos conocer la evolución que se ha dado en los sistemas de información en los últimos 40 años, de tal manera que se haya propiciado el aprendizaje automático de las máquinas. Por último y de cara a poder aplicar la inteligencia artificial en distintos ámbitos, se hará un repaso sobre los casos más exitosos de Industria 4.0 en los cuales tenemos presencia de la inteligencia artificial, ayudando a los humanos a ser cada vez más productivos en su entorno de trabajo
Objetivos
- Conocer el significado de inteligencia artificial.
- Huir de los mitos que la rodean en cuanto los recursos humanos.
- Entender la evolución tecnológica hasta nuestros días.
- Profundizar en las sinergias entre inteligencia artificial e industria 4.0.
- Conocer la dispersión de soluciones en el mercado que pueden ayudarnos a implementar los sistemas de inteligencia artificial de una forma más exitosa.
- Conocer ejemplos que ya existen a día de hoy en la industria.
Temario
- Inteligencia Artificial para Industria 4.0
- Introducción
- Evolución tecnológica hasta nuestros días I
- Evolución tecnológica hasta nuestros días II
- Evolución tecnológica hasta nuestros días III
- Términos clave en Inteligencia Artificial
- Términos clave en Inteligencia Artificial
- Soluciones del mercado
- Soluciones del mercado
- Aplicación en planta industrial
- Aplicación en planta industrial
Resumen
En esta clase comenzaremos a explicar desde el principio cómo debemos definir una solución de Inteligencia Artificial, comenzando por los modelos matemáticos que están detrás de la misma. Una vez tenemos los modelos definidos claramente el siguiente paso es conocer exactamente cuál es el aprendizaje que esperamos tener para entrenar nuestro modelo. En este aspecto juegan las escuelas de aprendizaje clásico en oposición a las más modernas basadas en redes neuronales y Deep learning. Por último veremos una serie de soluciones predefinidas que nos ayudarán en esta tarea de definición de la solución de Inteligencia Artificial, así como algunos casos de uso específicos orientados a la automatización de procesos con procesado de textos imágenes sonidos y vídeos.
Objetivos
- Identificar cuál es el modelo matemático que debemos utilizar en función de la solución que queremos desarrollar.
- Identificar cuál es el tipo de aprendizaje automático que debemos definir de cara a nuestro modelo.
- Diferenciar entre los distintos subconjuntos que componen la inteligencia artificial.
- Conocer el concepto de redes neuronales y Deep learning.
- Aprender virtudes y carencias de el análisis de texto.
- Conocer como el análisis de sentimiento con inteligencia artificial puede ayudarnos en nuestro día a día.
Temario
- Fundamentos matemáticos
- Fundamentos matemáticos I
- Fundamentos matemáticos II
- Fundamentos matemáticos III
- Machine learning
- Machine learning I
- Machine learning II
- Redes Neuronales
- Redes neuronales
- Soluciones predefinidas
- Soluciones predefinidas
- Procesamiento de lenguaje natural y Procesamiento de voz, sentimiento e imágenes
- Procesamiento de lenguaje natural
- Procesamiento de voz, sentimiento e imágenes
Resumen
Los proyectos de inteligencia artificial no difieren mucho de los proyectos tradicionales de sistemas de información, sin embargo tienen una serie de características específicas que los hacen distintos. En esta clase aprenderemos cómo afrontar correctamente las fases de definición, preparación de los datos y entrenamiento además de los aspectos que debemos tener en cuenta en otras fases tales como las pruebas y puesta en marcha del sistema. Al final de la clase se espera que el alumno sea capaz de marcar las distintas fases y actividades que debe llevar a cabo para realizar una implantación de un sistema de inteligencia artificial con éxito en su empresa.
Objetivos
- Entender lo importante que es definir el alcance como la fase previa de un proyecto.
- Aprender a establecer métricas de medición y valoración del éxito de un proyecto de inteligencia artificial.
- Saber cómo afrontar la fase de filtrado de datos.
- Entender la importancia de la gestión del entrenamiento a la hora de definir el modelo.
- Conocer distintos sistemas para poner en producción la solución.
- Conocer la importancia de la monitorización y el aprendizaje continuo en inteligencia artificial.
Temario
- Fases preliminares
- Introducción - Fases preliminares I
- Fases preliminares II
- Fases preliminares III
- Fases preliminares IV
- Análisis y preparación de datos
- Análisis y preparación de datos I
- Análisis y preparación de datos II
- Creación del modelo (R y Python)
- Creación del modelo (R y Python) I
- Creación del modelo (R y Python) II
- Entrenamiento
- Entrenamiento
- Puesta en producción, Monitorización y aprendizaje continuo
- Puesta en producción
- Monitorización y aprendizaje continuo
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