Experto en Inteligencia Artificial y Big Data (Plantilla)
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Curso Experto en Inteligencia Artificial y Big Data
En este curso conocerás en profundidad qué es la Inteligencia Artificial, cómo se usa y cuáles son los últimos avances en las interacciones entre el hombre y la máquina. Aprenderás cuáles son los conceptos clave relacionados con IA, como Machine Learning, y qué relación tiene con el procesamiento del lenguaje natural. También conocerás cuáles los últimos asistentes virtuales existentes en el mercado, así como cuál es la relación de diversas tecnologías con la inteligencia artificial. Por último aprenderás qué es Big Data y cómo se analizan, gestionan y visualizan grandes cantidades de datos.
Módulos
IA. Inteligencia Artificial
- Historia, introducción y definición
- Nuevas formas de interacción
- Usos
- Perspectivas: negocio en pleno auge
- Casos de éxito
IA. Conceptos clave
- <litype="circle">Inteligencia Artificial <litype="circle">Aprendizaje automático <litype="circle">Algoritmos <litype="circle"Modelado de la realidad
IA. Procesamiento del lenguaje natural
- Representación de lenguaje
- Procesamiento del habla, análisis Voz, ASR
- Extracción de información
- Asistentes virtuales
- Análisis del sentimiento
- Entrenamientos
IA. Tipos Inteligencia Artificial
- IA fuertes
- IA débil
- Machine Learning: aprendizaje supervisado y no supervisado
- Deep Learning
IA. Lenguajes programación y tecnologías
- JavaScript
- NodeJS
- Implementación y consumo de APIs REST con NodeJS
- Modelado con estructuras de datos
- Procesado de XMLs y JSON
- Generación de JSON
- Python
IA. Plataformas de IA: asistentes
- IBM Watson
- Google Assistant
- Amazon Alexa
- Samsung Bixby
- Microrsoft Cortana
IA. Convergencia tecnológica
- Blockchain
- IoT
- Cloud
- Computación cuántica
IA. Otros
- Legislación y regulación
- Humanismo, ética
- Protección de datos
Big Data. Introducción
- Definición de Big Data
- Procesos de extracción
- Modelado, razonamiento, resolución de problemas
- Análisis en tiempo real
Big Data. Análisis de datos
- Clasificación, fundamentos, métricas
- Principales métodos y algoritmos en la minería de datos
Big Data. Gestión de datos
- Sistemas de almacenamiento distribuido: HDFS
- Bases de datos relacionales y no relacionales
- Técnicas de procesamiento de datos
- Importación de datos
- Integración de datos (ETL)
- Programación: Python
Big Data. Visualización de datos
- Tableau
- Qlik
- Plot.ly
Big Data. Business Intelligence
- Business Intelligence
Prerrequisitos recomendados
Es recomendable que los participantes tengan conocimientos básicos de programación.
Recomendaciones generales para seguir el curso
No hay tiempo ni horario estimado para la realización de este curso. Tú decides cuándo puedes o quieres hacerlo. Recomendamos invertir unas 7 horas de estudio al módulo 1.1, realizando los test de cada unidad y la actividad del módulo. Unas 6 horas de estudio al módulo 1.2, realizando los test de cada unidad y la actividad del módulo. Unas 14 horas de estudio al módulo 1.3, realizando los test de cada unidad y la actividad del módulo. Unas 13 horas de estudio al módulo 1.4, realizando los test de cada unidad, así como desarrollando la actividad del módulo. Unas 30 horas de estudio al módulo 1.5, realizando los test de cada unidad, así como desarrollando la actividad del módulo. Unas 10 horas de estudio al módulo 1.6, realizando los test de cada unidad y la actividad del módulo. Unas 8 horas de estudio al módulo 1.7, realizando los test de cada unidad y la actividad del módulo. Unas 6 horas de estudio al módulo 1.8, realizando el test de cada unidad y la unidad del módulo. Unas 10 horas al módulo 2.1. realizando los test de cada unidad y la actividad del módulo. Unas 8 horas de estudio al módulo 2.2, realizando los test de cada unidad, así como la actividad del módulo. Unas 22 horas de estudio al módulo 2.3, realizando los test de cada unidad, así como la actividad del módulo. Unas 7 horas de estudio al módulo 2.4, realizando los test de cada unidad, así como la actividad del módulo. Unas 8 horas de estudio al módulo 2.5, realizando los test de la unidad la actividad del módulo. En total te sugerimos dedicar 150 horas al curso, que podrás repartir entre la visualización de los vídeos, la lectura de las notas técnicas y la realización de test y actividades.