Bootcamp de Inteligencia Artificial [IA]
Conviértete en un experto en IA con el Bootcamp de Inteligencia Artificial, una formación 100% práctica e impartida profesionales en activo.
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El Bootcamp de Inteligencia Artificial [IA] es una formación diseñada para proporcionar a los participantes un conocimiento integral en el campo de la IA. A través de una combinación de clases teóricas y prácticas, adquirirás habilidades desde un nivel básico hasta avanzado en áreas clave como programación, procesamiento y visualización de datos, captura de datos, bases de datos, matemáticas y estadísticas, machine learning, deep learning y visualización avanzada de datos.
Este Bootcamp de Inteligencia Artificial [IA] está estructurado en tres niveles: básico, medio y avanzado, lo que te permitirá avanzar gradualmente desde conceptos fundamentales hasta técnicas y herramientas más avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial. Además, incluye un proyecto final y la participación en un reto empresarial, lo que te brindará la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones prácticas y resolver problemas reales.
El Bootcamp en Inteligencia Artificial [IA] se dirige a…
- Graduados/as medios y superiores en Desarrollo de Aplicaciones Web.
- Graduados/as en Ingenieria
- Desarrolladores de software
- Administración de Sistemas Informáticos
- Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma
- Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos
- Sistemas Industriales – Mecatrónica Industrial
- Automatización y Robótica Industrial
- Profesionales que quieran adquirir nuevas capacidades interesado en IA
Salidas profesionales
- AI Researcher
- Prompt Engineer
- AI Data Engineer
- Machine Learning Engineer
- NLP Specialist
- Consultor de IA
Formación modular
Módulo 1: Fundamentos básicos de Programación Python
- Introducción y operaciones básicas
- Mutaciones, alias y clonación de listas
- Control de flujo y condicionales
- Iteraciones
- Funciones
- Módulos y archivos
- Introducción a Numpy
- Introducción a Pandas
- Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
- Ejercicios Prácticos.
Módulo 2: El dato: captura, procesamiento, calidad y visualización de datos
- Procesamiento de datos con Python:
- Modificaciones básicas de datos
- Análisis preliminar de variables
- Tratamiento de fechas
- Correcciones masivas de errores tipográficos
- Unión de tablas
- Filtrado
- Modificaciones avanzadas
- Web scraping
- Introducción a la adquisición de datos desde diversas fuentes y técnicas de web scraping
- Técnicas y herramientas de web scraping: Scrapy, Beautiful soup, Selenium…
- Ejemplos reales de recogida de datos
- Primeros pasos con Power BI
- Introducción a DAX
- Creación de informes y Dashboards
- Conexión con fuentes de datos
- Plataformas, bases de datos y procesamientos en la nube
- Bases de datos relacionales y no relacionales.
- SQL
- MongoDB
- Neo4j
- Procesos ETL
- Procesamiento en Azure, AWS y Google
- Bases de datos relacionales y no relacionales.
Módulo 3: Estadística
- Estadística y Econometría:
- Probabilidad.
- Modelos de Distribución Discreta.
- Modelos de Distribución Continua.
- Distribución Normal.
- Estimación.
- Contraste de Hipótesis.
- Tabla ANOVA.
- Estadísticos Básicos y Regresión Lineal.
Módulo 1: Matemáticas
- Álgebra Lineal:
- Vectores.
- Espacios Vectoriales.
- Matrices.
- Cuerpos.
- Sistemas.
- Función de Coste y Mínimos Cuadrados Ordinarios.
- Optimización.
Módulo 2: Calidad del dato
- Detección y tratamiento de Outliers.
- Tratamiento de Valores Perdidos.
Módulo 3: Machine learning
- Definición.
- Mapa conceptual y clasificación de modelos.
- Validación de Modelos.
- Normalización de Variables.
- Modelos Supervisados: Clasificación y Regresión.
- Modelos no Supervisados
Módulo 4: Deep learning
- Definición.
- Redes Neuronales densas.
- Funciones de Activación.
- Procesamiento del Lenguaje Natural.
- Visión Artificial.
- Casos Prácticos.
Competencias
El Bootcamp de Inteligencia Artificial [IA] te formará para:
- Obtener una comprensión fundamental de la programación, incluyendo conceptos básicos, control de flujo, iteraciones, funciones y manipulación de archivos.
- Explorar la historia y aplicaciones de la Inteligencia Artificial, así como el procesamiento y visualización de datos utilizando herramientas como Pandas y Seaborn.
- La captura de datos desde diversas fuentes, incluyendo APIs y web scraping.
- Adquirir habilidades en el manejo de plataformas, bases de datos y procesamiento en la nube, así como en matemáticas y estadísticas aplicadas a la IA.
- Profundizar en técnicas de calidad de datos, Machine Learning, Deep Learning y visualización avanzada de datos, incluyendo el uso de Power BI.
- Desarrollar un proyecto final y participar en un reto empresarial para ofrecer soluciones a problemas reales en el campo de la Inteligencia Artificial.
Metodología
- Empresas reales implicadas: Se realizan 6-8 retos de empresas reales en las tres últimas semanas con el asesoramiento de las empresas colaboradoras.
- Mentores especializados: Un enfoque práctico de Learn-by-doing mediante un profesor magistral y un instructor práctico.
- Acceso a talento con valor: Metodología específicamente orientada a crear capacidades en AI con aplicación inmediata en el entorno laboral.
- Vigilancia tecnológica: Revisando tendencias y oportunidades de mercado a nivel nacional y global.
La duración del programa se estima en 190 horas más el proyecto y reto final.
Clases híbridas (presenciales y telepresenciales) que combinan enseñanzas teóricas con aplicación práctica en casos reales.
Durante todo el programa se realizarán trabajos prácticos que se evaluarán para constatar el nivel de progreso
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