Course Summary
| 03/10/2022 a 10/10/2022 | | 7.5 hores |
| Híbrida. | | Preu (External) : €
Preu (Associated) : 0€
Precio (Colegiado) : € |
I will rely on...
Course Content
| Description | Curso valorado en 300€ subvencionado por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital para los asociados AVIT y AVITT |
| I will be able to ... |
- Los datos son el nuevo motor de nuestra economía. La generación acelerada de información en un mundo hiperconectado es un elemento clave en el mundo actual. Para obtener todo el valor de los datos disponemos de la Inteligencia Artificial, en concreto de las tecnologías de Machine Learning, que nos permiten analizar grandes volúmenes de información generando modelos predictivos que nos permitirán la toma de decisiones.
- Este curso es un curso de introducción en el que se tratarán los elementos básicos de Inteligencia Artificial y de Machine Learning. Para apoyar los conocimientos se realizarán numerosos ejemplos prácticos con BigML, una herramienta de no-code que permite experimentar con modelos de Machine Learning de forma muy sencilla.
- El curso tiene una duración de cinco días, al final de los cuales se ofrecerá un certificado a cada asistente. Mediante este certificado se podrá acceder a cursos más avanzados
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| Program | Sesión 1 – Introducción
- El mundo del Big Data
- Qué es Inteligencia Artificial
- Machine Learning como subconjunto de la inteligencia Artificial
- Un paseo por el laberinto de algoritmos de Machine Learning
- Que es Gradient Descent?
- Ejemplos de aplicaciones de Machine Learning en nuestro entorno
- Introducción al Big ML
- Un caso práctico Clasificación de Setas venenosas y no venenosas
Sesión 2 – Aprendizaje Supervisado
- Clasificación y Regresión
- Cuales son los principales algoritmos de aprendizaje supervisado
- Y cómo calculamos el error?
- Una aplicación clásica con BigML. Sistema predictivo de precios de viviendas
- Un ejemplo de regresión. Predicción de nacimientos
Sesión 3 – Aprendizaje No Supervisado
- Segmentación de datos como caso básico de aprendizaje no supervisado
- El teorema del patito feo – cuidado con el clustering
- Un ejemplo de clustering en BigML con datos de clientes
- Ejemplos de clustering en modelos predictivos
- Aplicaciones de modelos de aprendizaje no supervisado
Sesión 4 - Projectes
- Proyectos end-to-end de Machine Learning aplicado
- Modelo predictivo de ‘churn’ de clientes en una telco
- Podemos prevenir conflictos armados con Machine Learning?
- Una revision de las principales aplicaciones de Machine Learning
- Detección de Anomalías
- Identificación de casos extremos
- Clasificación de elementos
- Segmentación de datos
- Y ahora qué? – Los datos no estructurados –
- Por qué imágenes?
- Entrega de diplomas y cierre del curso
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| Observations | Día 3 d'octubre:
- Sesión 1: 10:30-12h telepresencial
- Sesión 2: 16:00-17:30h telepresencial
Día 4 d'octubre:
- Sesión práctica: 10:30-12h telepresencial
Día 10 octubre:
- Sesión 4: 10:30-12h telepresencial
- Sesión 5: 16:00-17:30h telepresencial
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Inscription
| Course type | Propi, organitza COITCV / AVIT |
| Room | Híbrido. Posibilidad de asistir en modalidad telepresencial o presencial (Av. Jacinto Benavente, 12, 1ºB. València. 46005) |
| Schedule | Els dies: 3, 4 i 10 d'octubre |
| Inscription start | 21/09/2022 |
| Inscription end | 30/09/2022 |
| Enrollment Process |
- Si eres asociado de la AVIT o de la AVITT este curso está subvencionado al 100% por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital.
- Si acudes mínimo al 80% de la acción formativa, recibirás un certificado de asistencia emitido por la AVIT
- Una vez realizada la inscripción nos pondremos en contacto con vosotros para confirmar asistencia. *El curso se celebrará 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.
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Out of date, enrollment is not allowed
