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Curso de Inteligencia Artificial para Ingeniería

SEPTIEMBRE 2024 | ONLINE

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Próximamente estrenaremos el Curso en Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería. Si te interesa y quieres que te informemos de su fecha de lanzamiento, rellena el formulario.

    Adelántate, y aprende como ingeniero a aplicar la IA a nivel práctico en proyectos industriales

    Este curso explorará los principios fundamentales de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo, así como su aplicación en la ingeniería. La IA es una realidad cotidiana que ha experimentado una transformación en la última década gracias al aprendizaje profundo, afectando tanto a servicios y productos tradicionales como a nuevos e innovadores. Aunque es ubicua en la economía de consumo, especialmente en empresas como Netflix, Amazon, Spotify y Uber, su aplicación en soluciones industriales está en una etapa inicial. Por lo tanto, la utilización de técnicas de IA representa una oportunidad para mejorar la eficacia, eficiencia y calidad en la ingeniería, así como para desarrollar nuevos productos y servicios.

    En este contexto, la necesidad de habilidades especializadas en IA para ingenieros es evidente, ya que el desarrollo de tecnologías como vehículos autónomos y soluciones para ciudades inteligentes requiere profesionales con conocimientos aplicados en este campo. Sin embargo, actualmente las universidades no ofrecen una formación integral en IA como parte esencial del plan de estudios, lo que resulta en un déficit formativo para los recién graduados. Por otro lado, aquellos que puedan combinar su formación en ingeniería con técnicas de IA aumentarán su empleabilidad y oportunidades de desarrollo profesional, mitigando el riesgo de quedar excluidos de un mercado laboral en constante transformación. 

    Este curso está diseñado para proporcionar una base sólida en teoría y práctica de IA, capacitando a los estudiantes para comprender las arquitecturas de aprendizaje profundo esenciales y aplicarlas a problemas específicos en el ámbito de la ingeniería.

    Equipo Docente experto

    Metodología práctica, real y actualizada

    ENTORNO COLABORATIVO

    Contenido 100% práctico en plataforma colaborativa con ejercicios, vídeos, vídeo tutoriales, streamings, prácticas y cuestionarios.

    SEGUIMIENTO PERSONALIZADO

    Nos tendrás a tu lado para ayudarte con cualquier duda o problema y garantizar tu aprendizaje. Respuesta de tickets en 24h máximo y vídeo tutorías.

    SOFTWARE ESPECIALIZADO

    Acceso a software específicos como Python, Jupyter Notebooks y acceso a Google Colab Pro durante el curso.

    CONTENIDO PRÁCTICO

    Contenido práctico, basado en casos prácticos, realización de  test,  y proyectos multisectoriales.

    Perfil del alumno

    Este curso está dirigido a ingenieros, ingenieras o estudiantes de ingeniería que estén interesados en aprender cómo a aplicar la inteligencia artificial en su práctica profesional para implementar soluciones avanzadas a problemas específicos de ingeniería.

    Se espera que los estudiantes tengan una base sólida en cálculo diferencial y álgebra lineal, así conocimientos de programación en un lenguaje de alto nivel como Python.

    Además, y más importante, se espera que los estudiantes no solo tengan curiosidad por aprender sobre inteligencia artificial sino también una pasión más general por experimentar con nuevas tecnologías a fin de empujar los límites actuales de la ingeniería. Y es que, proyectos como el del desarrollo un taxi volador eléctrico requieren de nosotros, los ingenieros, el tener que ir siempre más allá.

    Temario

    En este primer módulo introductorio se dedicará a presentar al alumno el alcance del curso, sus contenidos detallados, los proyectos a realizar y la metodología de trabajo. 

    Este segundo módulo contextualiza presenta qué se entiende por inteligencia artificial, por aprendizaje automático y por aprendizaje profundo, y señala qué modos de aprendizaje existen, lista de ejemplos concretos de tipos de problemas que enfrentan y que tipos de algoritmos son los más óptimos para articular su solución.

    En la parte práctica, el alumno aprenderá trabajar con la librería PyTorch para la construcción de modelos de aprendizaje y su entrenamiento, y enseñará al alumno a trabajar en Google Colab como vía de acceso a entrenamientos con GPU.

     

    Al finalizar este módulo, el alumno tendrá capacidad para construir, entrenar y utilizar su propia red neuronal con la que resolver problemas de predicción y de clasificación. En concreto, el alumno aprenderá a diseñar en PyTorch redes neuronales totalmente conectadas, a definir la función de pérdida y el algoritmo de optimización utilizado durante el entrenamiento, a ejecutar el entrenamiento, a mejorar los tiempos en los que se realiza este o evitar problemas asociados como es el llamado “overfitting”. El módulo terminará con la realización por parte del alumno de un primer proyecto práctico de predicción en un ámbito industrial.

     

    En este módulo, el alumno aprenderá a utilizar imágenes como datos de entrada de una red neuronal, lo cual supone un salto cuantitativo en la capacidad de este para aplicar el aprendizaje profundo a un mayor conjunto de problemas reales de la industria. Tras presentar al alumno el cómo trabajar con capas convolucionales que manejan y procesan imágenes,  conocerá como sacar provecho de redes avanzadas ya entrenadas previamente para la adaptarlas y aplicarlas a la resolución de problemas concretos de ingeniería haciendo uso de la técnica llamada “transfer learning.

    Todo ello se pondrá en práctica a través de un segundo proyecto en el que se resolverá un problema de clasificación de imágenes de interés para la industria.

    Finalmente, el módulo realizará una introducción a los algoritmos de detección y segmentación de contenidos en imágenes que se pondrán en práctica en el tercer y último proyecto práctico del curso.

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