Programa Enfocado de Machine, Deep y Reinforcement Learning

Con el Programa Enfocado en Machine, Deep y Reinforcement Learning aprenderás a aplicar las estas técnicas a la resolución de problemas de negocio y al aprovechamiento de oportunidades que mejoren el rendimiento empresarial. No está pensado sólo para fundamentar el uso de estas técnicas desde el ángulo analítico y tecnológico, sino principalmente para que conozcas su aplicación a casos de uso concretos en diferentes procesos de negocio de múltiples industrias, con el claro objetivo de obtener una ventaja competitiva y aportar valor.

Con la vertiginosa transformación digital de la sociedad surge el big data, que contiene nuevos datos no estructurados -texto, audio o video- con los que los antiguos algoritmos de machine learning se revelan inoperantes. El deep learning (como parte sustancial de los sistemas cognitivos) arranca con la misión de ayudar a las máquinas a hacer lo que de manera natural e inmediata hacen los humanos: comprender el lenguaje y reconocer audio o imágenes. La unión del machine learning con el deep learning y el reinforcement learning en un sistema cognitivo desarrollará unas capacidades que podrán ser orientadas a casos de uso como la fidelización de clientes, el edge computing en gestión de operaciones o la mejora en la gestión de riesgos.

Objetivos:

El objetivo es que concluyas el Programa con los cinco atributos de un buen científico de datos:

• Situarse en un proceso de negocio de un sector industrial determinado.
• Disponer de una formación analítica en técnicas de inteligencia artificial (machine, deep y reinforcement learning).
• Conocer la infraestructura de datos que posibilita la implantación de un caso de uso: almacenamiento, modelización, visualización.
• Poseer una capacidad discursiva que te habilite para comunicar un caso de uso.
• Estimular la ideación .

Dirigido a:

Titulados universitarios o profesionales de Gran Canaria que deseen transformar y dotar de inteligencia a los procesos de negocio en los que operan. También en personal de sistemas y tecnología que busquen incorporarse al área de negocio de su compañía a través de la dimensión analítica.

Para la admisión del alumno en el programa, se valorará la adecuación de su perfil a los requisitos del mismo, su trayectoria profesional, las motivaciones alegadas en su carta de presentación y las demás circunstancias personales y profesionales acreditadas documentalmente por el candidato.

Programa:

MÓDULO 1

• Introducción a Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning.
• Casos de uso industriales.

MÓDULO 2

• Machine Learning: metodología de desarrollo de modelos y algoritmia básica con Python.

MÓDULO 3

• Deep Learning con TensorFlow/Keras.
• Caso de uso de Visual Recognition.

MÓDULO 4

• Reinforcement Learning con Pytorch.
• Caso de uso práctico.

MÓDULO 5

• Natural Language Processing con IBM Watson Assistant.
• Creación de asistentes.

MÓDULO 6

• Caso de uso de aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial al sector Salud.

Metodología:

El Programa se desarrolla con metodología online.

Estructura general de actividades vinculadas a la formación e-learning distribuida en fases:

• Un módulo en formación e-learning se estima en una duración de 16 con una dedicación de no superior a 3 horas de dedicación diaria mediante contenidos vinculados a las sesiones presenciales.
• Las fases metodológicas en las que se distribuye la formación del Módulo se realizan esencialmente de manera asíncrona para facilitar al participante el acceso a los contenidos y la autogestión didáctica de esta modalidad formativa.
• Cada una de las fases sigue una secuencia metodológica que permite la adquisición de conocimientos junto con el acceso a lecturas, notas técnicas, videoconferencias, comentarios y participación, acceso a Casos prácticos, así como la elaboración.

Programa bonificado por la Sociedad de Promoción Económica de Gran Canaria (SPEGC) y Escuela de Organización Industrial (EOI).