Inteligencia Artificial: Fundamentos y Aplicaciones
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FECHA DE INICIO
02 de Abril - 2024
Intensidad:
96 horas
HORARIO
martes, miércoles y jueves de 6:00 a 9:00 p.m.
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Nuestro diplomado en Inteligencia Artificial,. Fundamentos y Aplicciones, reconoce la creciente importancia del fenómeno encarnado de la inteligencia artificial en la sociedad contemporánea y, al tiempo, concibe la teoría y la práctica en el campo laboral. Más allá de los extensos conjuntos de datos que pueden ser analizados por los más innovadores algoritmos para revelar modelos, tendencias y asociaciones. La importancia creciente de estos modelos en nuestra vida cotidiana y cómo los datos que generamos están transformando los procesos económicos, políticos, culturales y comunicativos, así como están afectando proverbialmente a la propia generación de conocimiento.
En el seno de una sociedad hiperconectada, el Big Data registra comportamientos individuales y colectivos con una exactitud y precisión sin antecedentes. La inteligencia artifical está transformando la ciencia, los negocios y la información en sí, de tal modo que asistimos en tiempo real a una verdadera revolución que determinará nuestro futuro más inmediato en ámbitos tan diversos como la economía, la cultura, la política, la medicina o la comunicación.
Todos los observadores coinciden a la hora de señalar que la abundancia de datos coexiste con una profunda escasez de científicos de datos, una suerte de profesional emergente que combina las habilidades propias del informático, el estadístico y el narrador o storyteller para extraer y seleccionar las pepitas de oro que permanecen ocultas debajo de montañas de datos; se trata del trabajo que The Economist definió en su momento como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. La necesidad de manejar y hacer comprensible este ingente flujo de información y explotarlo de manera inteligente y fructífera explica la necesidad y el surgimiento de un nuevo tipo de profesional con competencias digitales que es ampliamente demandado por las empresas. Esta figura del científico de datos es uno de los profesionales más demandados; un informe publicado por McKinsey estimaba que en 2018, solamente en Estados Unidos harían falta unos 190.000 analistas de Big Data y en torno a un millón y medio de gestores capaces de utilizar los resultados de los análisis.
Objetivo
Aumentar su capacidad de análisis lógico deductivo a partir de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial (IA) clásica y de herramientas de cómputo para la solución de problemas del mundo real, principalmente que represente el conocimiento y comprenda las entidades inteligentes más que su propia construcción.
Objetivos específicos
- Conocer el concepto de inteligencia artificial y sus principios
- Entender los enfoques de la inteligencia artificial
- Identificar los campos de la inteligencia artificial
- Entender las principales técnicas de representación de conocimientos y como estos se utilizan en el diseño de sistemas inteligentes.
- Entender y comparar algunas técnicas básicas de aprendizaje automático y sus ventajas y limitaciones.
- Conocer las técnicas de redes neuronales y sus aplicaciones
- Comprender el concepto de aprendizaje profundo con redes neuronales
Contenido
MÓDULO 1.
Sistemas inteligentes. Comenzando con una visión historica y pasando una visión algoritmica buscaremos definir la inteligencia artifical como una serie de modelos y algoritmos que buscar simplificadamente mimar la inteligencia, no solo como representar conocimiento, sino también de construir entidades inteligentes: máquinas que pueden calcular cómo actuar de manera efectiva y segura en una amplia variedad de situaciones novedosas.
MODULO 2.
Introducción a la programación en python. El contenido de este curso introductorio está orientado hacia aquellos que no tienen experiencia programando en Python. Se verán conceptos y temas fundamentales acerca de la programación, poniendo en práctica lo aprendido mediante ejercicios prácticos. Aquí se hará énfasis en el uso de librerías como numpy y pandas.
MODULO 3.
Aprendizaje Automático. Los modelos de aprendizaje de máquina (AM) o aprendizaje automático (AA) se trata de un área de especialización de la inteligencia artificial en la cual se busca el desarrollo de software con la capacidad de aprender a partir de un conjunto de datos dado, pudiendo utilizar lo aprendido para realizar predicciones, descubrir patrones o emular capacidades cognitivas propias del ser humano, como son el comprender imágenes, videos o lenguaje natural. En esta unidad se revisaran las definiciones y algunos métodos de aprendizaje tales como arboles de decisión, naives-bayes, regresión lineal, regresión logística entre otros.
MODULO 4.
Redes Neuronales. Una red neuronal (NN) intenta representar simplificadamente como funciona el “hardware de nuestro cerebro”. Una red neuronal es un gráfico de funciones matemáticas, el gráfico consta de neuronas, o nodos, y enlaces, o bordes de entradas y produce salidas. En esta sección se estudiarán arquitecturas de redes neuronales y su proceso de aprendizaje, de tal forma que se puede introducir el concepto de aprendizaje profundo o deep learning.
MODULO 5.
Aplicaciones a la visión artificial. La visión artificial es una parte de la inteligencia artificial y se basa en la utilización de diferentes tecnologías para reconocer imágenes, formas, caras, colores, etc. Las aplicaciones de la visión artificial son tan diversas como la detección de intrusos, el mantenimiento de la seguridad vial o el control de los procesos en automatización industrial. En este curso haremos una introducción al concepto de procesamiento de imágenes y las aplicaciones del deep learning en este punto.
Profesionales en el área de las ingenierías o interesado en aumentar su capacidad de análisis lógico deductivo a partir de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial (IA) clásica y de herramientas de cómputo para la solución de problemas del mundo real.
Inicio: 2 de abril de 2024
Horario: martes, miércoles y jueves de 6:00 a 9:00 p.m.
Intensidad horaria: 96 horas
Inversión: $2.900.000
*Para pagos desde el exterior, se realiza en línea a través de tarjeta de crédito el equivalente es alrededor de US$645 (con tasa de cambio de 4.000 pesos colombianos)
Descuentos
La Universidad otorga un descuento del 10% sobre el valor de la matrícula a: Egresados de la Universidad Jorge Tadeo Lozano. Afiliados a Caja de Compensación Cafam y Colsubsidio, 3 personas o más inscritas por una misma empresa.
En caso de no otorgarse el descuento al momento del pago de la matrícula del diplomado, el descuento no será reembolsable ni acumulable para otros pagos a la Universidad.
Certificación
Se otorgará certificación digital a quién haya asistido al 80% de las horas programadas.
Apertura: La Universidad Jorge Tadeo Lozano puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el curso. En cualquiera de los casos mencionados el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
Igualmente, la apertura del mismo y la fecha de inicio del programa dependerán del mínimo número de matriculados establecido por la Universidad.
Una vez confirmada la fecha de inicio del programa no se realizarán devoluciones de dinero.