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Curso IA aplicada con Deep Learning

IA aplicada con Deep Learning

Presencial (Aula Virtual en directo) - 30 horas de duración

Grado de dificultad: Intermedio

Consulta los Requisitos para realizar el curso

Calendario

Fechas:
Los días 3, 4, 5, 9, 10, 11, 12 y 13 de diciembre.

Horario

Horario:
De 16:00 a 20:00 excepto el 5 y 13 de 16:00 a 19:00h

Remoto

Aula virtual
Personal 100% especializado.

Asesoramiento

Asesoramiento
Apoyo y asesoramiento continuo.

Diploma

Diploma
Certificado de aprovechamiento.

Objetivos del curso

El curso de IA aplicada con Deep Learning tiene como objetivo principal proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda de los fundamentos del Deep Learning y su diferenciación respecto al aprendizaje automático tradicional. A través de este curso, los participantes adquirirán habilidades para diseñar, implementar y entrenar redes neuronales utilizando frameworks populares como TensorFlow y Keras. Se buscará que los estudiantes puedan aplicar técnicas de Deep Learning a problemas del mundo real en áreas como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación.

Además, se enfatizará la importancia de la optimización de modelos, enseñando técnicas para mejorar su rendimiento, tales como el ajuste de hiperparámetros y la regularización. El curso también abordará el manejo de datos, proporcionando herramientas y métodos para la preparación y preprocesamiento de conjuntos de datos, incluyendo técnicas de argumentación de datos y normalización.

Los estudiantes aprenderán a evaluar y validar sus modelos utilizando métricas adecuadas, lo que les permitirá comprender la efectividad de sus enfoques. A lo largo del curso, se introducirán arquitecturas avanzadas como redes convolucionales y redes recurrentes, explorando su aplicación en tareas específicas.

Nivel de conocimientos y requisitos

Para seguir eficazmente este curso con el temario propuesto, los alumnos deberían tener ciertos conocimientos y habilidades previas:

  • Conocimientos básicos de programación, familiaridad con al menos un lenguaje de programación como Python, Java, o C++.
  • Conocimientos básicos de informática: Comprender estructuras de datos y algoritmos.
  • Conceptos básicos de estadística: Entender álgebra lineal, probabilidad y estadísticas.
  • Curiosidad y motivación por aprender sobre IA y Machine Learning.

Para la realización de la parte práctica del curso, se recomienda contar con Visual Studio Code y Python instalados en el equipo.

Metodología

La metodología a seguir va a ser mediante el uso de aula virtual esta metodología se basa en el uso de plataformas digitales que permiten la realización de clases en tiempo real, facilitando la interacción entre estudiantes y profesores de manera similar a una clase presencial.

Esta metodología tiene múltiples ventajas:

  • Videoconferencias en tiempo real: Clases en vivo donde los estudiantes pueden interactuar directamente con el profesor y sus compañeros.
  • Foros de discusión: Espacios virtuales para el debate y la colaboración entre estudiantes.
  • Evaluaciones en línea: Pruebas y cuestionarios que se realizan a través de la plataforma digital.
  • Accesibilidad geográfica: Permite a personas de diferentes ubicaciones acceder a la formación sin necesidad de desplazarse

Empresa impartidora

Nuestro equipo docente cuenta con más de 15 años de experiencia profesional en temas tan diversos como Cloud, Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Big Data.

El equipo docente no solo ha impartido formaciones en España y en el extranjero, sino que también ha trabajado en proyectos de consultoría para grandes compañías a nivel mundial. Su experiencia docente abarca desde la enseñanza en universidades y centros de formación hasta la realización de talleres y seminarios especializados para profesionales del sector.

En el ámbito profesional, nuestro equipo docente ha liderado y participado en proyectos de gran envergadura, aplicando técnicas avanzadas de IA y ML para resolver problemas complejos y optimizar procesos en diversas industrias. Su trabajo en Big Data incluye la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, desarrollando soluciones innovadoras que han tenido un impacto significativo en la toma de decisiones empresariales. Además, su capacidad para comunicar conceptos técnicos de manera clara y accesible le ha permitido formar a la próxima generación de expertos en estas tecnologías emergentes.

¿Qué vas a aprender?

  • Fundamentos de Deep Learning
    • Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
    • Deep Learning: Definición y Relevancia en la Industria
    • Arquitectura de redes neuronales: neuronas, capas, funciones de activación
  • Herramientas y Entornos de Desarrollo
    • Introducción a Python para Deep Learning
    • Instalación y configuración de entornos (Anaconda, Jupyter Notebooks)
    • Bibliotecas esenciales: Numpy, Pandas, Matplotlib
    • Frameworks de Deep Learning
    • TensorFlow y Keras: instalación y configuración
    • PyTorch: instalación y configuración
  • Técnicas de Machine Learning Aplicadas al Deep Learning
    • Algoritmos Supervisados para Detección de Fallos
    • Algoritmos No Supervisados para Detección de Anomalías
    • Evaluación de Modelos Predictivos
  • Redes Neuronales Artificiales
    • Construcción de Redes Neuronales
    • Creación de modelos con Keras y TensorFlow
    • Entrenamiento y evaluación de modelos
    • Optimización de Modelos
    • Técnicas de regularización: Dropout, Batch Normalization
    • Ajuste de hiperparámetros
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
    • Fundamentos de CNN
    • Arquitectura y funcionamiento de las CNN
    • Aplicaciones en clasificación de imágenes
    • Implementación de CNN
    • Construcción de modelos CNN con Keras y TensorFlow
    • Entrenamiento y evaluación de modelos CNN
  • Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y LSTM
    • Fundamentos de RNN y LSTM
    • Arquitectura y funcionamiento de las RNN y LSTM
    • Aplicaciones en procesamiento de secuencias y series temporales
    • Implementación de RNN y LSTM
    • Construcción de modelos RNN y LSTM con Keras y TensorFlow
    • Entrenamiento y evaluación de modelos RNN y LSTM

Resumen de características del curso

  • Recomendable tener certificado digital para acceder https://campusvirtualemprego.xunta.gal/.
  • Acceso las 24 horas a los contenidos que el docente suba a https://campusvirtualemprego.xunta.gal/ durante el período del curso.
  • Nivel: Intermedio.
  • Curso 100% en castellano.
  • Acceso directo al tutor para resolver dudas.
  • Diploma emitido por la Consellería de Emprego, Comercio e Emigración después de revisar que el alumno ha cumplido con los requisitos exigidos para superar el curso con la cualificación de APTO. El Clúster TIC Galicia no es responsable de la fecha de emisión de dicho diploma.

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Preguntas frecuentes FAQs

  • +- ¿Puedo realizar estos cursos?

    Si eres una persona activa en Galicia, puedes matricularte en estos cursos. Que se entiende por persona activa:

    • Desempleado/a registrado/a en el servicio público de empleo en Galicia.
    • Autónomo/a en Galicia.
    • Trabajador/a por cuenta ajena de empresa no gallega pero adscrito a un centro de trabajo en Galicia.
    • Trabajador/a por cuenta ajena de empresa gallega, trabaje o no en Galicia.

    Los funcionarios o personal laboral público solo podrán participar en cursos de formación transversal.

  • +- ¿Son gratuitos?

    Esta formación es gratuita, fruto de un convenio firmado entre la Consellería de Promoción do Emprego e Igualdade y el Clúster TIC Galicia, enmarcada dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Está 100% financiada por el Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes - U.E. – Next Generation y la Xunta de Galicia.

    Estos cursos no son subvencionados por la Fundación Tripartita (FUNDAE).

  • +- ¿Qué tengo que hacer para participar?

    En primer lugar, tienes que solicitar plaza en los cursos publicados a través de formulario habilitado en esta página. No hay un límite de solicitudes de cursos. Posteriormente el Clúster TIC asignará plazas y si hay plaza en los cursos solicitados contactaremos contigo para formalizar la matrícula. En el caso de que solicitaras varios cursos y que estos sean incompatibles en horarios, podrás escoger en cual/es te quieres matricular finalmente.

  • +- ¿Qué documentación es necesaria para matricularse?

    Es necesario aportar al Cluster TIC la documentación requerida para la formalización de la matrícula antes del inicio del curso.

    • Documento de formalización de inscripción firmado que le enviará el Cluster TIC.
    • Documento que acredite que es una persona activa en Galicia o vinculada a una empresa con sede en Galicia. Los documentos válidos son, cabecera de la nómina o recibo de autónomos del mes anterior al inicio del curso, o DARDE de la oficina de desempleo.
  • +- ¿Qué criterios se utilizan para seleccionar a los alumnos?

    El Clúster TIC contactará con todas las personas que solicitaron plaza para un curso, salvo que la demanda fuese muy alta, en dicho caso se dará prioridad a las solicitudes por orden de entrada, y se solicitará la documentación necesaria para la matriculación. El criterio de selección será por orden de entrada de toda la documentación requerida. Si 3-5 días antes de comienzo del curso no se recibe una notificación indicando que fue seleccionado se entiende que NO está matriculado. En el caso de que no tenga plaza se avisará y tendrá en cuenta su matrícula para futuras ediciones de ese mismo curso, si se hace.

  • +- ¿Cuántos cursos se pueden hacer?

    Puedes realizar todos los cursos que quieras, con la limitación de tu tiempo disponible para tener un aprendizaje efectivo.

    Si los cursos son presenciales mediante videoconferencia no deben solaparse en los horarios, tienes que poder realizar el 100% de las horas de cada curso.

  • +- ¿En qué idioma se imparten los cursos?

    Los cursos son en castellano. Si algún curso se impartiera en otro idioma estaría expresamente detallado en la ficha informativa del curso.

  • +- ¿Puedo hacer un curso si estoy en el extranjero?

    Por motivos de seguridad puede haber problemas de conexión desde el extranjero. Si el curso es de teleformación, lo normal es que las plataformas de los proveedores no den problemas, y se pueda hacer. En el caso de la formación por Aula Virtual en directo, dado que se realiza a través de una plataforma alojada en servidores de la Xunta de Galicia, se podría habilitar una vía de conexión para días puntuales, pero no se podría hacer todo el curso desde el extranjero.

  • +- ¿Hay exámenes?

    En los cursos de teleformación hay exámenes y hay que superarlos todos para obtener la cualificación de APTO en el curso.

    Si el curso es presencial mediante videoconferencia no hay exámenes, la asistencia al curso es el único requerimiento para la evaluación de este.

  • +- ¿Qué se exige para superar un curso de teleformación?

    Serán alumnos aptos los que cumplan con las siguientes condiciones:

    • Estar conectado/a más del 30% de las horas del curso en la plataforma de teleformación.
    • Aprobar todos los exámenes del curso con una nota mínima de 5 en una escala de 10.

    Los dos requisitos deben cumplirse entre la fecha de inicio y la fecha de fin del curso.

  • +- ¿Qué se exige para superar un curso de aula virtual?

    Debe asistir como mínimo al 80% de las horas del curso para poder obtener una cualificación de APTO y obtener el diploma. No es posible justificar faltas de asistencia.

  • +- ¿Obtendré un diploma?

    La Consellería de Promoción do Emprego e Igualdade después de revisar que el alumno ha cumplido con los requisitos exigidos para superar el curso con la cualificación de APTO, emitirá un diploma. Se le enviará por correo electrónico una vez que la Consellería revise y valide el curso. El proveedor también puede facilitarle un diploma por su participación en el curso.

    El Cluster TIC Galicia no es responsable de la fecha de emisión de dicho diploma.

  • +- ¿Estos cursos puntúan para convocatorias de oposiciones?

    Estos cursos son formación no formal. Debes consultar las bases de la oposición. Están ligados a Certificados de Profesionalidad, pero por si mismo no permite obtener la certificación, habría que revisar cada Certificado y completar la programación de todas las unidades de competencia que componen el certificado.


Formación 100% subvencionada por:

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