Ficha del curso

I DIPLOMA DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA SAMSUNG INNOVATION CAMPUS (81528306001-2)

  Curso gratuito

NIVEL:  Cursos de extensión universitaria

CAMPO DE CONOCIMIENTO:  Ingenierías y arquitectura

Descripción:
Aborda programación Python y estadística y desarrollo de aplicaciones de IA usando como base el lenguaje Python y amplía con visualización, machine learning, deep learning y procesamiento de texto

Proponente:  ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA
Director:  Antonio Jesús Nebro Urbaneja    Teléfonos:  617827904  /  
E-mail:  dlopezf@uma.es

Nº plazas:  35
Precio:  0.00 €

Plazo de preinscripción:  desde   04/09/2023    hasta 13/10/2023

Plazo de matrícula:  desde   04/09/2023    hasta     13/10/2023
1º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 13/10/2023       
2º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 13/10/2023       

Permitido el pago presencial.

Fecha de inicio de curso:  16/10/2023       Fecha de fin:  11/03/2024      
Lugar:  Campus Virtual
Horario:   De 16:30 a 20:30 horas
Requisitos de acceso:
Base sólida en Álgebra, conocimientos de álgebra lineal, experiencia en programación Python, así como conocimientos en conceptos básicos de Python y sus tipos de datos.
Imprescindible tener superado el curso de Extensión Universitaria Coding & Programming.

Duracion y creditos ECTS
Docencia teórico-práctica en aula:  0.00 ECTS     
Docencia On-line:  35.00 ECTS     
Prácticas externas en empresas:  0.00 ECTS     
Trabajo fin de titulo:  0.00 ECTS     
Créditos europeos totales:  35.00 ECTS     
Horas de clase presencial:  0.00      
Horas de trabajo del estudiante:  875.00     

Programa:
VERSIÓN EN INGLÉS
Módulo 1.- Introduction to Artificial Intelligence
Módulo 2.- Math for Data Science
Módulo 3.- NumPy Arrays for Optimized Numerical Computation & Pandas for
Exploratory Data Analysis
Módulo 4.- Probability and Statistics
Módulo 5.- Machine Learning – Supervised Learning
Módulo 6.- Machine Learning – Unsupervised Learning
Módulo 7.- Natural Language Processing and Language Models for Text Mining
Módulo 8.- Neural Network and Deep Learning
Módulo 9 - Various Deep Learning Techniques
: Deep Learning Techniques for Video and Language Intelligence
Módulo 10 - Starting an AI Project
Módulo 11 - Project

VERSIÓN EN ESPAÑOL
Módulo 1.- Introducción a la Inteligencia Artificial
Módulo 2.- Matemáticas para la ciencia de datos
Módulo 3.- Matrices NumPy para cómputo numérico optimizado
& Pandas para análisis de datos exploratorios
Módulo 4.- Probabilidad y Estadísticas
Módulo 5.- Machine Learning – Aprendizaje Supervisado
Módulo 6.- Machine Learning – Aprendizaje no Supervisado
Módulo 7.- Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguajes para el
análisis de textos
Módulo 8.- Redes Neuronales y Deep Learning
Módulo 9 - Técnicas de Deep Learning en videos y lenguajes inteligentes
Módulo 10 - Comenzando un proyecto de Inteligencia Artificial
Módulo 11 - Proyecto final