24 horas
Duración
nocturna
Jornada
Inteligencia artificial aplicada a la ciencia de los datos.
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El curso apunta a desarrollar habilidades en técnicas modernas de aplicación de Deep Learning (aprendizaje profundo), redes neuronales y resolución de problemas.
“Just as electricity transformed almost everything 100 years ago, today I actually have a hard time thinking of an industry that I don’t think AI will transform in the next several years”.
Por otra parte, se busca que la formación en Deep Learning permita, a los interesados en el curso, proponer a las organizaciones o sectores productivos en los que se desempeñen oportunidades de mejora que les genere ventajas competitivas.
Machine Learning es, como traduce, aprendizaje de máquinas. Nació como una serie de algoritmos muy genéricos que aprendían del ambiente. Van evolucionando por su entorno. Machine Learning es una disciplina de la inteligencia artificial que trata de replicar la inteligencia humana. El término de esta tecnología es bastante antiguo, nació en los años sesenta o setenta. Recientemente se ha utilizado en todas las aplicaciones que vemos actualmente.
Cualquier cosa que podamos resolver nosotros y que requiera un aprendizaje para resolver ese problema, en teoría debería poderlo resolver el Machine Learning. Es simplemente una cuestión de en qué etapa estamos de este. Hoy en día el tipo de problemas que este resuelve, es si tienes un conjunto de datos, puedes extraer información de ese conjunto de datos y utilizar eso para hacer una proyección. Lo vemos en todas las disciplinas: internet, empresas grandes como Google, Facebook, ellos están utilizando este tipo de tecnología. Prácticamente la totalidad de las empresas de una u otra manera se pueden beneficiar del Machine Learning.
Ya está sucediendo. Definitivamente habrá sectores optarán por usar máquinas en vez de humanos. Esto no es un fenómeno exclusivo del Machine Learning. Esto viene incluso desde la Revolución Industrial, desde que comenzamos a desarrollar nuevas máquinas. Por ejemplo, en la agricultura se ha desarrollado maquinaria que reemplaza a los humanos. ¿Es una amenaza? Sí. Pero también es una oportunidad. La máquina va a seguir reemplazando a los humanos en muchos sectores, pero a la vez, nosotros tenemos la capacidad de relocalizarnos a otro tipo de tareas. De pronto en cierta medida, las estamos haciendo hoy en día, prefiriendo que ciertas labores las haga una máquina y hasta las haga mejor. Evidentemente esto genera debate, hay temas éticos de por medio y toda una serie de cosas, otros sectores adicionales a las ciencias de la computación o matemáticas, que tendrán que intervenir para tomar las decisiones adecuadas y limitar de ser necesario, el uso de estas tecnologías. Pero esto es común a cualquier otra tecnología.
El profesor dictará los contenidos necesarios soportado con diapositivas en PowerPoint e irá cambiando de estilo de enseñanza cada cierto tiempo para mantener la motivación de los estudiantes, a la vez que favorecer el entendimiento del material. Esencialmente, dictará los conceptos necesarios y los explicará en detalle, seguido por la ejercitación de dichos contenidos en el computador.
Se traerá para discusión numerosos ejemplos del mundo real y se desarrollarán otros cuantos ejemplos prácticos para desarrollar habilidades en los tópicos abordados
El curso se desarrollará en 5 módulos, con un total de 24 horas de clase presenciales.
La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará certificados de este curso así:
Trabajo independiente sobre problemas / evaluaciones del mundo real.
El curso se desarrollará entre el 13 y el 17 de junio de 2022, de lunes a jueves de 4:00 a 9:00 p.m. y el viernes de 4:00 a 8:00 p.m., en el campus de la Escuela.
La 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.
El curso tiene como objetivo desarrollar habilidades en la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para resolver problemas del mundo real.
Comprender las bases para el aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales.
Identificar las diversas arquitecturas de redes neuronales profundas y cómo implementarlas utilizando técnicas informáticas de vanguardia.
Resolver un problema de aplicación del mundo real utilizando redes neuronales profundas.
El valor de la inversión es de Un millón setecientos ochenta mil pesos moneda corriente ($1.780.000) por participante. Este valor incluye material técnico y memorias en medio electrónico.
