| Program |
- Introducción a machine learning (3 horas de teoría, 2 horas de prácticas)
- Concepto de inteligencia artificial, tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, por refuerzo), análisis exploratorio de los datos, evaluación de modelos. Clasificador y regresor lineales, SVM, árboles de decisión.
- Ejemplos prácticos para reforzar la teoría proporcionada.
- Introducción a las Redes neuronales (2 horas de teoría, 3 horas de prácticas)
- Concepto de neurona, concepto de red neuronal, algoritmos de optimización, entrenamiento de una red neuronal, elección de hiperparámetros.
- Desarrollo de diferentes ejemplos prácticos de optimización y entrenamiento de redes neuronales.
- Redes neuronales convolucionales (2 horas de teoría, 3 horas de prácticas)
- Concepto de red convolucional, tipos de capas, CNNs para clasificación, CNNs para segmentación, Autoencoders. Aplicaciones reales en el campo de las telecomunicaciones.
- Transformers (2 horas de teoría, 3 horas de prácticas)
- Concepto de transformer, tipos de capas, visual transformer. Aplicaciones reales en el campo de las telecomunicaciones.
- Inteligencia Artificial generativa (2 horas de teoría, 2 horas de prácticas, 1 hora examen)
- Redes adversariales (GANs), aplicaciones reales en el campo de las telecomunicaciones.
- Examen sobre el contenido del curso.
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| Observations |
- Si eres asociado de la AVIT o colegiado COITCV, este curso está subvencionado al 100% por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital.
- Debes acudir mínimo al 80% de la acción formativa y rellenar un cuestionario una vez finalizado el curso. Si cumples con los requisitos, recibirás un certificado de asistencia emitido por COITCV y AVIT.
- Importante: El curso se realizará siempre que se llegue a un mínimo de 15 inscritos y se admitirá un máximo de 25 alumnos, aceptándose tu inscripción por orden de solicitud a través del formulario indicado. Una vez confirmados los inscritos nos pondremos en contacto con vosotros para confirmar asistencia.
- Los cursos pueden sufrir cambios *
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