Curso Artificial intelligence in data-driven analysis

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Información General

La Escuela Colombiana de Ingeniería otorga certificado de asistencia
Título
36 horas Duración
remota Modalidad
nocturna Jornada
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Los datos, el motor que impulsa la transformación digital.

La transformación digital en las empresas contempla la inteligencia artificial como algo esencial. Los datos se han vuelto el motor que impulsan la producción, la transformación y la toma de decisiones en la actual transformación digital. Los métodos basados en inteligencia artificial están siendo cruciales para mitigar deficiencias actuales en herramientas para analizar datos debido al volumen, la falta de escalabilidad, y extracción de conocimiento dentro del contexto de los datos. La inteligencia artificial basada en los datos está transformando el análisis de los datos al ofrecer un nivel de velocidad, escala y granularidad limitado también por la capacidad de procesamiento del humano.

La inteligencia artificial centrada en los datos tiene como objetivo mejorar la calidad de los mismos para lograr óptimos resultados al aplicar métodos computacionales sobre la información (datos). La inteligencia artificial centrada en los datos se ocupa del etiquetado, aumento, gestión y conservación de los datos. Puede parecer el preprocesamiento de datos, sin embargo, enfatiza un ciclo de vida interactivo que consiste en la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y el análisis de errores. Finalmente, la inteligencia artificial centrada en datos tiene como objetivo exponer, presentar y construir un enfoque sistemático y las herramientas computacionales propias, necesarias para facilitar este proceso.

Por qué estudiar con nosotros

En este curso podrá adquirir conocimiento de fundamentos matemáticos, algorítmicos, y técnicas de análisis basadas en la inteligencia artificial a partir de los datos, aplicado a diversos escenarios. Además, de adquirir conocimiento de las matemáticas fundamentales para el diseño y creación de métodos basados en inteligencia artificial, experimentando en diferentes ambientes de trabajo como ejecución en entornos Linux y ambientes basados en la nube.
Podrá tener lar habilidad en el manejo de librerías que permitan llevar a cabo implementaciones que hagan uso de métodos basados en inteligencia artificial, de igual manera, le permitirá conocer y modelar a partir de datos análisis basados en técnicas de inteligencia artificial enfocados en diferentes problemas de la industria.

Metodología

El curso tendrá sesiones magistrales con la exposición y discusión de los temas principales para realizar análisis de seguridad al igual que la detección y prevención de ataques informáticos en entornos reales. Se presentarán conceptos fundamentales y teóricos soportado con diapositivas, seguido de actividades prácticas (en forma de laboratorios) de manera remota. Finalmente, habrá actividades de discusión dónde los participantes opinarán y contrastarán experiencias técnicas y de cultural laboral e implementarán los casos de uso práctico.

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 haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso.
Disponer de materiales para tomar apuntes.

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

Perfil del aspirante

Profesionales, estudiantes e investigadores que trabajen en áreas de ingeniería de sistemas, ciencia de datos, áreas afines, y con interés en fortalecer su conocimiento en Artificial Intelligence in Data-Driven Analysis, la inteligencia artificial centrada en los datos con el objetivo en mejorar la calidad de los datos para lograr mejorar resultados al aplicar métodos computacionales sobre estos. Es deseable, pero no indispensable, experiencia práctica en Desarrollo de Software y fundamentos matemáticos para el análisis de datos.

Contenido temático

¿What Is AI? The Foundations of AI, The AI scope.

Problem formulation, Solving Problems by Searching, Heuristic Functions, Local Search and Optimization Problems, Adversarial Search.

Predicate logic, Term and logic formulas, Clausal form/Conjunctive canonical form.
Propositional logic, logic formulas, Proof based on truth table, Basic laws, Clausal form/Conjunctive canonical form.

Pattern classification and recognition, Feature vector representation of patterns.

Entropy, Quantifying Uncertainty, uncertainty and rational decisions.

Making Simple Decisions, Learning Decision Trees, Expressiveness of decision trees, Ensemble Learning methods.

Probabilistic Reasoning, The Semantics of Bayesian Networks, Bayesian nets.

Inference by Markov chain simulation, Analysis of Markov models, Hidden Markov Models.

El curso se desarrollará entre el 7 de octubre y el 4 de noviembre de 2023, los viernes de 6:00 p.m. a 9:00 p.m. y los sábados de 7:00 a.m. a 12:00 m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 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.

Objetivos alcanzables

Adquirir conocimiento de fundamentos matemáticos, algorítmicos y técnicas de análisis basadas en la inteligencia artificial a partir de los datos, aplicado a diversos escenarios.