Programa Experto en Inteligencia Artificial y Machine Learning

Duración

240 horas

Idioma

Español

Horario

Lunes a jueves
por la tarde

Próxima convocatoria

Septiembre 2022

Formato

Presencial

Precio

12.000€
*Consulta condiciones

El programa en 60 segundos

Adquiere las habilidades necesarias para ejecutar, de principio a fin, un proyecto de ciencia de datos, aplicando técnicas de Inteligencia Artificial de forma práctica, para generar nuevas formas de conocimiento.

Objetivos del programa

Adquirir las habilidades necesarias para ejecutar de principio a fin un proyecto de ciencia de datos

Conocer de primera mano los retos que afrontan actualmente las empresas y descubrir las tendencias de futuro

Aprender a aplicar técnicas de Inteligencia Artificial de forma práctica, seleccionar el algoritmo más apropiado, elegir los datos más relevantes y generar nuevas formas de conocimiento

Dirigido a:

Perfiles técnicos que quieran adaptar sus conocimientos a la actualidad de la inteligencia artificial o quieran aprender a trabajar en proyectos de ciencia de datos.

Programa

Módulo I: Introducción a la Inteligencia Artificial

Introducción a la Inteligencia Artificial
Casos de uso en la empresa
Herramientas de desarrollo y lenguajes de programación
Ejercicio evaluable

Módulo II: Preparación de los datos

Ingesta y transformación del dato
Visualizando y entendiendo los datos
Preparación del dato
Ejercicio evaluable

Módulo III: Machine Learning and Deep Learning

Algoritmos de aprendizaje supervisado
Algoritmos de aprendizaje no supervisado
Deep Learning
Ejercicio evaluable

Módulo IV: Ciclo de la Vida de los modelos de Inteligencia Artificial

Automatización en diferentes industrias y sectores
Inteligencia artificial y robost como revitalizadores de la automatización en la transformación digital
Dimensiones de la automatización
Procesos
Bots (Robotic Process Automation-RPA)
Captura cognitiva
Inteligencia artificial en los procesos

Módulo V: Modelos predefinidos

Procesamiento del lenguaje natural
Transcripción y voz
Análisis de sentimiento
Asistentes virtuales
Ejercicio evaluable

Módulo VI: Retos de la Inteligencia Artificial

Ética en los sistemas de Inteligencia Artificial
Quantum Machine Learning

Módulo VII: Metodología IBM Garage

Business Framing
Technical Discovery
Solutioning
Scoping

Módulo transversal: Reto de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Reto de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Los alumnos trabajaran en equipo sobre un caso práctico para aplicar los conocimientos adquiridos durante el
programa (metodología Garage).

Metodología

La metodología docente está basada principalmente en el aprendizaje experiencial basado en retos. Los estudiantes resolverán retos reales de IBM en un entorno internacional, aumentando así el poder transformador de la experiencia educativa. Este enfoque pedagógico persigue la formación de profesionales con capacidad de utilizar la tecnología y ponerla al servicio de la sociedad para resolver los desafíos de un mundo global y diverso.

IBM Garage es el método de IBM para permitir que las empresas aceleren, innoven y trabajen más como startups. La experiencia de IBM Garage combina perfectamente la estrategia de negocio, el diseño y la tecnología en una experiencia integral única.

• Co-crear a través de los talleres de Enterprise Design Thinking, ofrecidos por los mejores profesionales.

• Co-ejecutar para crear, calcular, probar y aprender nuevas formas de trabajar.

• Co-operar para mantener una rápida escalabilidad y un cambio cultural continuo.

Con IBM Garage se obtiene un valor de negocio cuantificable a partir de los proyectos de innovación, activar el cambio cultural a través de la co-creación con expertos de IBM y aprovechar el impulso de la innovación iterativa para dirigir la transformación digital a escala. Se trabaja junto a expertos en diseño, arquitectura, desarrollo ágil, ciencia de datos e IA, automatización, blockchain y seguridad, además de acceder a las últimas tecnologías de IA y cloud híbrido.

El claustro de los programas de SIBT está conformado por profesionales de IBM y otras empresas líderes del sector. IBM dirige cada uno de los programas, desarrollando todos los contenidos, garantizando su calidad y actualización a nivel tecnológico y de negocio.

Además, los estudiantes recibirán una experiencia única gracias al acceso a herramientas y tecnologías IBM, con la posibilidad de participar en conferencias y masterclasses de expertos y profesionales de IBM y visitar alguno de los mayores centros de negocio y laboratorios de IBM en España o a nivel internacional de forma virtual o física.

Conoce IBM Garage

Qué sucede en IBM Garage

Claustro de profesores

María Borbonés

Directora de programa.

Ingeniera Informática (Universidad Cardenal Herrera CEU, Valencia) y Máster en Inteligencia Artificial (Universidad Politécnica, Madrid).
Trabaja en IBM desde hace 10 años, donde ha sido especialista técnica de tecnologías tan punteras como mobile, cloud e Inteligencia Artificial. Actualmente desempeña las funciones de arquitecta de soluciones y jefa de equipo en el IBM Garage.
Es cofundadora del grupo Big Girls Theory que tiene como objetivo ayudar a las mujeres a desarrollar carreras técnicas a través de formación y role models.

Jacobo Garnacho

Ingeniero Superior Industrial (UAX, Madrid).
Responsable de desarrollo de negocio en el área de Analytics e Inteligencia Artificial para IBM España, Portugal, Grecia e Israel. Anteriormente técnico preventa especialista de Ciencia de Datos e Inteligencia de negocio, y técnico especialista en ciudades inteligentes.

Francisco José Izquierdo

Ingeniero de Caminos (Universidad Politécnica, Madrid).
Trabaja en IBM desde hace más de 10 años con tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural, realizando talleres de formación y proyectos para clientes en esta área.
Es miembro del Consejo de Expertos Técnicos de IBM España, Portugal, Grecia e Israel.

Benito Martín Gassol

Licenciado en Matemáticas y Ciencias y Técnicas Estadísticas (Universidad Complutense, Madrid).
Data Scientist en IBM. Forma parte del equipo del IBM Garage.

David Kremer

Licenciado en Física (Universidad Autónoma, Madrid) y MSc. en Modelización Matemática y Computación Científica (Universidad de Oxford, UK).
Lead Data Scientist en IBM participando en diversos proyectos de analítica y optimización y aportando su enfoque en distintas iniciativas de Inteligencia Artificial.