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Curso IA y datos para la transformación y el empoderamiento profesional

Curso IA y datos para la transformación y el empoderamiento profesional

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Información General

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería otorga certificado de asistencia.
Título
30 horas Duración
remota Modalidad
nocturna Jornada
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Presentación

Potencie su carrera. ¡El futuro es ahora! Este es el momento de empoderar humanos con tecnología de estado del arte. Este curso-taller capacita para desbloquear todo el potencial de análisis de datos, inteligencia artificial y lenguaje de máquina, respaldado en la experiencia de más de 20 años que tiene la conferencista en la industria. Descubra aplicaciones concretas de Machine Learning (ML) en el ámbito empresarial y maximice su capacidad de generar valor usando tecnología.

Bienvenido al curso-taller "Transformación profesional con inteligencia artificial (IA) y datos: empoderando profesionales”. Adquiera las habilidades y el conocimiento necesarios para liderar la transformación profesional en la era de la inteligencia artificial y los datos, con ejemplos de la industria y experiencia de campo en despliegues de tecnología de vanguardia, aprovechando estas capacidades para impulsar su carrera con nuevas oportunidades y maximizar el impacto del negocio.

Durante estas 30 horas explorará el fascinante mundo de la IA y el Machine Learning para aprender desde los conceptos fundamentales hasta la aplicación en la industria. Descubrirá cómo la IA está revolucionando sectores como la automoción, la salud y las finanzas, y cómo puede utilizar estas tecnologías para generar valor en su campo de desempeño.

Este curso se estructura en seis módulos que lo guiarán a través de los conceptos esenciales de la IA y el Machine Learning, desde la definición y la historia hasta los tipos de aprendizaje y su aplicación en casos reales. Aprenderá sobre el preprocesamiento de datos, la visualización y el reconocimiento de patrones, así como de métodos y aplicaciones de analítica, modelos de optimización avanzada y evaluación de modelos, de modo que desarrolle habilidades mediante ejercicios y proyectos. La conferencista tiene más de 20 años de experiencia en la industria y compartirá ejemplos reales y concretos de aplicaciones de Machine Learning en el ámbito empresarial.

Al finalizar el curso, estará preparado para afrontar los desafíos y aprovechar las oportunidades que la IA y el Machine Learning imponen en la industria. ¡Únase y descubra el potencial ilimitado de estas tecnologías innovadoras!

Por qué estudiar con nosotros

Perfil de salida del participante

Adquiera el conocimiento y las habilidades esenciales para destacar en su campo y liderar la transformación en la industria, preparándose para aplicar la inteligencia artificial y el Machine Learning de manera efectiva en casos reales y tomar decisiones informadas que marquen la diferencia.
Al final del curso, el participante podrá obtener una certificación reconocida en la industria que le abrirá oportunidades únicas de generar valor al negocio utilizando técnicas de IA y Machine Learning, herramientas que están cambiando la demanda actual en el mercado.

Al terminar el curso-taller, el participante estará más preparado para hacer preguntas de negocio a los datos y será capaz de:

Analizar datos aplicando técnicas de analítica y ciencia de datos.
Crear modelos de aprendizaje automático en el laboratorio sin necesidad de programar.
Iterar en un modelo para mejorar su rendimiento.
Implementar modelos desde el laboratorio al flujo para puntuar nuevos datos.
Marcar la diferencia en el mercado laboral actual, equipado con una visión más holística en cuanto a conectar personas, tecnología y procesos y maximizar oportunidades que aporten valor a la industria.

Metodología

Curso-taller con una metodología caracterizada por:

Ejemplos de aplicación respaldados con datos.
Interacción permanente.
Acceso a la plataforma que está liderando el mercado en el uso de ML en el ámbito empresarial.
Proyectos prácticos con datos reales. No se requiere saber programar.
Aporte a la preparación para certificarse en Machine Learning

Contar con conexión a internet de banda ancha.
Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
Verificar que el equipo de cómputo no esté bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
En caso de tener otra cuenta en Microsoft Teams, cerrar las sesiones relacionadas y acceder mediante un navegador con caché vacío.
Conectarse a las sesiones de clase al menos diez minutos antes para verificar la conexión y realizar los ajustes necesarios. os.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el diploma de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las actividades programadas.

Perfil del aspirante

Analistas, especialistas, gerentes, directivos con acceso a datos empresariales, toma decisiones, con por lo menos dos años de experiencia en sus cargos, que tengan un equipo de analítica o ciencia de datos a cargo, encargado de la transformación digital o de proyectos de innovación. Interesados en: alcanzar un nivel de conocimiento y habilidades que le permitirán liderar la transformación en tu industria; aplicar la IA y el ML de manera efectiva en situaciones reales y toma de decisiones informadas y estratégicas que impulsen el éxito en sus carreras.

Contenido temático

Definición y conceptos básicos de IA
Historia y evolución de la IA
Tipos de IA: IA débil vs. IA fuerte
Aplicaciones de IA en la industria

Visualización científica
Reconocimiento de patrones
Métodos y aplicaciones de analítica

Introducción al Machine Learning.
Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
Preprocesamiento de datos
Evaluación de modelos
Regresión lineal y logística
Árboles de decisión y bosques aleatorios
Clustering: k-means, DBSCAN
Redes neuronales artificiales (introducción)

Casos de estudio en diferentes sectores: salud, finanzas, manufactura, entre otros
Automatización de procesos
Análisis de datos y toma de decisiones
Ética y consideraciones legales
Ejercicios

How do LLM work?
Using UI
Open source models via downloading and self-hosting
Ejemplos de aplicación de GenAI en la industria

Proyecto. El proyecto es guiado y los participantes lo expondrán al final del curso-taller. Cumplir con los requerimientos del proyecto será requisito indispensable para obtener el certificado de aprobación del curso-taller por parte de la universidad.

Certificación. El examen de certificación (https://academy.dataiku.com/ml-practitioner-certificate) lo presenta cada participante. El curso-taller ayuda a prepararse para tomarlo. Adicionalmente, se resolverán en grupo problemas similares a los que incluye la certificación.

La certificación pone a prueba la capacidad para:

Analizar datos con hojas de trabajo estadísticas.
Crear modelos de aprendizaje automático en el laboratorio sin programar.
Iterar sobre un modelo para mejorar su rendimiento.
Implementar modelos desde el laboratorio al flujo para calificar nuevos datos.

Es decir, la verificación del perfil de quien participa activamente en el curso-taller. La certificación genera un diploma digital que puede ser adicionado a redes sociales como LinkedIn.

Quien no logre la certificación:

De todas maneras habrá ganado experiencia de primera mano con datos y casos de uso actuales en la industria y una perspectiva que agrega valor en la toma de decisiones empresariales: acceso a tecnología de punta versus soluciones de vanguardia para numerosos campos de acción.
Recibirá el certificado de asistencia al curso siempre y cuando participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las actividades programadas.

El curso se desarrollará entre el 18 de febrero y el 20 de marzo de 2025, los martes y jueves de 6:00 a 9:00 p.m. Las sesiones de clase se realizarán en modalidad remota sincrónica por medio de la aplicación Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Conferencista

Catalina Herrera Duque

Valor de la inversión

Objetivos alcanzables

Comprender los conceptos fundamentales de la IA y el ML, incluyendo su historia, tipos y aplicaciones en la industria.

Adquirir una sólida base en los fundamentos del Machine Learning, incluyendo los tipos de aprendizaje y el preprocesamiento de datos.

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Explorar en detalle los algoritmos de Machine Learning más utilizados, como regresión lineal y logística, árboles de decisión, clustering y redes neuronales.

Analizar casos de estudio en diversos sectores, incluyendo salud, finanzas, manufactura y energía para comprender cómo se aplican la IA y el ML en situaciones del mundo real.

Conocer las herramientas y tecnologías necesarias, como las bibliotecas de Python para IA y ML, las plataformas de desarrollo y los servicios en la nube.

Aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos en un proyecto final que aborde un problema real y demuestre la capacidad de tomar decisiones informadas y efectivas.

Preparar a los participantes para liderar la implementación de la IA y el ML en sus respectivas organizaciones y sectores, abordando desafíos éticos y legales.