CURSO SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, DEEP LEARNING E INTRODUCCIÓN AL BIG DATA (febrero-junio 2019)

El curso está dirigido a cualquier profesional, o a estudiantes de Máster, que deseen utilizar y aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo (Deep Learning) en la predicción, simulación, optimización y/o control de todo tipo de procesos en los ámbitos de la ingeniería, la economía, la gestión empresarial, las ciencias biomédicas, etc. Además, se emplearán técnicas de Big Data para el desarrollo de estudios predictivos o de comportamiento que permitan el análisis de datos cuyo volumen y/o complejidad hagan inviable el uso de herramientas tradicionales de procesamiento de datos.

METODOLOGÍA

Clases presenciales, eminentemente prácticas, realizadas con ordenador. El material docente se facilitará a través de la Plataforma E-learning del Colegio Oficial de Ingenieros de Minas del Noroeste de España, que permite una comunicación fluida con el profesor, el seguimiento de los avances realizados, la descarga de materiales complementarios, el acceso a recursos online, etc.

MATRÍCULA

Tasas de matrícula:

- General: 950 €
- Colegiados y alumnos: 850 €
El importe del curso se podrá abonar en tres plazos: un primer plazo de 350 € (General) o de 250 € (Colegiados y alumnos) en el momento de la matrícula, y dos plazos de 300 € cada uno en los meses de marzo y mayo.

Plazas limitadas a 25 personas, por riguroso orden de inscripción.

A los alumnos que finalicen el curso les será emitido un certificado donde constará el temario completo y su duración. Estos certificados estarán firmados digitalmente y podrán ser verificados electrónicamente contra el servidor del Colegio Oficial de Ingenieros de Minas del Noroeste de España.

FECHAS Y HORARIOS

Sábados de 09:30 a 14:00 horas.

Fechas de comienzo y finalización:

- Matriculación: diciembre de 2018 y enero de 2019
- Comienzo del curso: 2 de febrero de 2019
- Finalización: 8 de junio de 2019

PROGRAMA

PRESENTACIÓN. INTRODUCCIÓN AL MUNDO DIGITAL (2 de febrero)

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A "R"
1. Fundamentos y entorno de trabajo. (9 de febrero)
2. Análisis de datos y visualización. (16 de febrero)
3. Series temporales. (23 de febrero)

MÓDULO 2. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Aprendizaje supervisado y modelos MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines). (2 de marzo)
2. Redes neuronales y SVM (Support Vector Machine). (9 de marzo)
3. Computación en paralelo. (16 de marzo)

MÓDULO 3. TÉCNICAS CLASIFICATORIAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Aprendizaje no supervisado y SOM (Self Organizing Map). (23 de marzo)
2. k-NN (k-Nearest Neighbors) y Fuzzy Clustering. (30 de marzo)
3. Técnicas de imputación inteligente. (6 de abril)

No habrá clases el sábado de la Semana Santa (20 de abril), ni el sábado anterior (13 de abril).

MÓDULO 4. TÉCNICAS DE DEEP LEARNING EN PYTHON
1. Introducción al aprendizaje profundo: Keras y TensorFlow. (27 de abril)
2. Clasificación y regresión mediante redes neuronales convolucionales. (4 de mayo)
3. Futuro de la inteligencia artificial: redes con memoria y generativas-antagónicas. (11 de mayo)

MÓDULO 5. BIG DATA
1. Introducción a la Computación de Altas Prestaciones. Acceso a Caléndula. (18 de mayo)
2. High Performance Computing (HPC). Uso de containers. (25 de mayo)
3. Tecnologías Big Data. Ecosistema Hadoop. (1 de junio)

MÓDULO 6. APLICACIÓN A LA EMPRESA (8 de junio)

PROFESORADO

El curso será impartido por investigadores del Grupo de Modelización Matemática Aplicada de la Universidad de Oviedo, de la Fundación Centro de Supercomputación de Castilla y León, y del Instituto Superior para el Desarrollo de Internet (ISDI).

Remitir boletín de inscripción a:
formación@coimne.es adjuntando el comprobante de transferencia bancaria.


- BOLETÍN INSCRIPCIÓN