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Curso Superior en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas
Abierta
Online
220 H
BECA
20 %
Precio: 460 EUR
AHORA: 368 EUR
Hasta el 19/09/2024
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
368 €
Resto de plazos: 368 €/mes
Presentación
Adaptarte a los cambios es la clave del éxito en cualquier ámbito y en el sector tecnológico la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning son las tecnologías más utilizadas para implantar sistemas inteligentes, expertos, de visión artificial y de elección en cualquier empresa. Gracias al Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas automatizarás procesos, crearás chatbots inteligentes o mejorarás procesos.
Con reconocimiento de:
plan de estudios
Para qué te prepara
En el Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas aprenderás a crear sistemas inteligentes que te permitan automatizar tareas y procesos, configurarás chatbots que interactúen con clientes de forma inteligente, crearás sistemas de visión artificial que puedan reconocer caras u objetos gracias a Python y OpenCV, programarás redes neuronales y utilizarás librerías como Keras y Tensorflow 2.0 para programar placas Arduino.
Objetivos
- Automatizar procesos y tareas mediante algoritmos de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning.
- Ser capaz de crear redes neuronales y sistemas expertos, de elección y recomendación para la toma de decisiones.
- Elaborar y gestionar chatbots inteligentes mediante la aplicación de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
- Programar placas Arduino utilizando Machine Learning gracias a la librería Tensorflow 2.0.
- Utilizar Keras y Tensorflow en Python para construir redes neuronales aplicando técnicas de Deep Learning.
- Construir sistemas de visión artificial que reconozcan caras u objetos gracias a Python y OpenCV.
A quién va dirigido
El Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas está pensado principalmente para programadores o técnicos informáticos que quieran actualizarse y especializarse en tecnologías en pleno auge como son la inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning. También va dirigido a estudiantes que busquen una rama profesional con gran futuro.
Salidas Profesionales
La demanda actual de profesionales expertos en inteligencia artificial es inmensa por lo que formarte en esta temática gracias al Curso en Inteligencia Artificial: Software y Herramientas te permitará optar a puestos tan demandados y bien remunerados como AI Engineer, Programador de sistemas de visión artificial, Desarrollador Python Tensorflow o Deep Learning Developer.
temario
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
- Áreas de aplicación de Chatbots
- Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
- Inteligencia Artificial y Visión Artificial
- Arduino: introducción
- Instalación de Arduino
- Configurando tu Arduino para Python
- Control de Arduino
- Manejo de entradas
- Entradas analógicas
- Salidas analógicas
- Valores analógicos en Arduino
- Introducción al machine learning
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Redes neuronales y deep learning
- Series Temporales
- Funciones y parámetros
- Variables y constantes especializadas
- Estructura de control
- Introducción
- ¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
- ¿Por qué se requieren datos de entrenamiento de IA?
- ¿Cuántos datos son adecuados?
- ¿Qué afecta la calidad de los datos en el entrenamiento?
- Crear red neural paso a paso
- Redes neuronales: Aprendizaje
- Otras redes neuronales
- Descripción general OpenCV
- Instalación OpenCV para Python en Windows
- Instalación OpenCV para Python en Linux
- Anaconda y OpenCV
- Manejo de archivos
- Leer una imagen con OpenCV
- Mostrar imagen con OpenCV
- Guardar una imagen con OpenCV
- Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
- Funciones de dibujo
- Redimensión de imágenes
- Erosión de imágenes
- Desenfoque de imágenes
- Bordeado de imágenes
- Escala de grises en imágenes
- Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
- Erosión y dilatación de imágenes
- Umbrales simples
- Umbrales adaptativos
- Umbral de Otsu
- Contornos de imágenes
- Incrustación de imágenes
- Intensidad en imágenes
- Registro de imágenes
- Extracción de primer plano
- Operaciones morfológicas en imágenes
- Pirámide de imágen
- Analizar imágenes usando histogramas
- Ecualización de histogramas
- Template matching
- Detección de campos en documentos usando Template matching
- Espacios de color en OpenCV
- Cambio de espacio de color
- Filtrado de color
- Denoising de imágenes en color
- Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
- Detección de líneas
- Detección de círculos
- Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
- Detectar esquinas (método Harris)
- Encontrar círculos y elipses
- Detección de caras y sonrisas
- Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
- Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE)
Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM emplea
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
Comunidad
Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
Revista Digital INESEM
Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.
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Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.
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Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.
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* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* Becas no aplicables a formación programada.
titulación
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
![Titulacion de INESEM]( "Titulacion de INESEM")
Titulación:
claustro
Claustro de profesores:
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
Leer más
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR), con un Curso Superior en Ciberseguridad, Business Intelligence y Big Data. Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Experto en Desarrollo web, Programación de aplicaciones, Análisis de datos, Big Data, Ciberseguridad y Diseño y experiencia de usuario (UX/UI).
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Daniel Cabrera
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Administrador de sistemas durante más de 15 años, gestor de plataformas de alta capacidad, escalabilidad y rendimiento. Siempre a la última en todo lo relacionado con tecnologías Cloud, DevOps, SER, etc.
Daniel Rodriguez
Licenciado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo y soporte de la aplicación corporativa integral de gestión de matrículas y expedientes académicos, tutorización, facturación, logística, seguimiento del alumnado, así como gestión de grupos y convocatorias de formación.
Experto en desarrollado en aplicaciones web, servicios web, APIs e informes de Crystal Reports, dominando base de datos y lenguajes como Transact-SQL. Realiza las funciones propias de un FullStack Developer, siendo especialista en ASP.NET, jQuery, CSS (Bootstrap, Sass) y web services. Además, cuenta con gran experiencia en desarrollo de proyectos en equipo, resolución de problemas y formación de personas de prácticas en la incorporación a un puesto de trabajo.
Isaías Aranda Cano
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos. Especialista en ciberseguridad y en el diseño, implementación y gestión de servicios en la nube (Google, AWS, Azure,). Certificado en ITIL V3.
Más de 15 años de experiencia implementando y gestionando tecnologías en alta disponibilidad Open Source.
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en Tecnologías de la Información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia como Científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.
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¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La informática y los avances que se han producido en ellos siempre han actuado con la finalidad de facilitar la vida de las personas. Con esa premisa se creó la Inteligencia Artificial (IA) la cual crece a ritmo imparable y que supone una revolución sin precedentes. La Inteligencia Artificial supone poner la programación al servicio de que un ente digital logre pensar como un ser humano, es decir, aprenda de nosotros o de manera autónoma a medida que va adquiriendo experiencia de uso. Ejemplos de estas IIAA los encontramos en asistentes virtuales que ya tenemos en casa como Alexa, o Google Home, o en nuestros teléfonos con SIRI. Aunque estos asistentes personales virtuales es solo una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA). Este campo de la informática precisará cada vez más profesionales especializados y ahora con este Curso en Inteligencia Artificial podrás convertirte en uno de ellos de la mano de INESEM.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Aunque nos parezca mentira, la IA está aún en sus inicios, por lo que aún quedan muchas aplicaciones por descubrir y las inmensas posibilidades que abarca este campo de la informática. Actualmente, entre las principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial podemos destacar las enfocadas en la Educación, por ejemplo, para sugerirte nuevos cursos basados en tu experiencia formativa, en las actividades comerciales con la publicidad inteligente que aparece en nuestros móviles después de algunas búsquedas en Google, en la sanidad, donde algunos “chatbots” podrán darnos un diagnóstico aproximado según nuestros síntomas, en el transporte, los sistemas de geolocalización nos avisan de atascos, accidentes, también es aplicable en el campo de la agricultura, el medio ambiente, las finanzas y un sin fin de posibilidades más. ¿Te apasiona el crecimiento y las posibilidades de la Inteligencia Artificial? No lo dudes y realiza este Curso en Inteligencia Artificial; Software y Herramientas de INESEM Business School, ¡te esperamos!
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