Aplicar algoritmos y modelos de Machine Learning para el análisis y procesamiento de datos, incluyendo imágenes, para aportar valor a los cálculos, trabajos y proyectos de ingeniería.
Módulo 1. Introducción a la IA: desarrollo de proyectos y casos de uso
Introducción general a la Inteligencia Artificial (IA) y a Machine Learning (ML)
- Definición de IA y ML
- Paradigmas en la IA
- Clasificación de la IA
- Historia de la IA
- Casos de uso en ingeniería
- Grandes actores del mercado
Desarrollo de Proyectos IA/ML
- IA y ML en la estrategia de la empresa
- Metodología de desarrollo de proyectos IA/ML
- Organización de proyectos
- Problemas detectados
- Factores de éxito
Módulo 2. Machine learning y redes generativas en la práctica
Conocimiento del Aprendizaje Supervisado en Machine Learning
- Introducción
- Clasificación con Árboles de Decisión
- Regresión con Árboles de Decisión
- Regresión con Regresión Lineal
- Regresión con Regresión Logística
- Regresión y Clasificación con Ensembles
- Regresión y Clasificación con Redes Neuronales
- Evaluación de los modelos
- Conocimiento del Aprendizaje no Supervisado en Machine Learning
- Clusterización
- Detección de Anomalías
- Descubrimiento de Asociaciones
- Modelado de Tópicos
