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Machine learning e inteligencia artificial

Machine learning e inteligencia artificial

Descripción:
Comprende cómo funcionan el machine learning y la inteligencia artificial y descubre cómo aplicarlos de forma práctica en distintos contextos profesionales. Este programa te permite adquirir una base sólida sobre estas tecnologías, interpretar sus resultados y entender su impacto real en la toma de decisiones, los procesos empresariales y la innovación digital.

Lo que aprenderás:

  • Comprender los fundamentos del machine learning y la inteligencia artificial.
  • Identificar las principales técnicas y modelos utilizados en IA y ML.
  • Analizar casos reales de aplicación en distintos sectores profesionales.
  • Interpretar resultados y modelos de machine learning de forma práctica.
  • Conocer las implicaciones técnicas y éticas del uso de la inteligencia artificial.

Dirigido a:
Profesionales interesados en adquirir una base sólida en machine learning e inteligencia artificial, así como a cualquier persona que desee comprender cómo funcionan y cómo se aplican estas tecnologías en contextos profesionales, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

Metodología:
El curso combina un enfoque práctico y conceptual para facilitar la comprensión progresiva de los fundamentos de la IA y el machine learning:

  • Exposiciones conceptuales estructuradas sobre los fundamentos de la IA y el ML.
  • Análisis de casos reales de aplicación de machine learning.
  • Ejercicios prácticos de interpretación de modelos y resultados.
  • Demostraciones de herramientas y flujos básicos de trabajo en proyectos de IA.
  • Espacios de debate y reflexión sobre implicaciones técnicas y éticas.

Esta metodología favorece una comprensión profunda de los conceptos clave, reduciendo la complejidad técnica sin perder rigor y facilitando su aplicación en el entorno profesional.

Resultados esperados:
Al finalizar, los participantes podrán comprender los principios del machine learning y la inteligencia artificial, interpretar modelos y resultados, identificar oportunidades de aplicación en su ámbito profesional y tomar decisiones más informadas basadas en estas tecnologías.

Contenidos del curso:

  • Estadística
  • Programación
    • Python
    • R 
    • Otros 
  • ETL y preparación de datos
  • Modelos supervisados, no supervisados y semi-supervisados
    • Regresión y clasificación
    • Tipos de algoritmos 
  • Aprendizaje reforzado
  • Deep learning
  • Análisis avanzado de datos
  • Visualización de datos

Información de interés:

  • Teleformación
  • 200 horas
  • Del 12 de marzo al 12 de julio