Gestión de datos y entrenamiento en sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático para desempleados/as en Murcia
¡GRATUITO!
¿Qué vas a conseguir?
Al finalizar el curso de gestión de datos y entrenamiento en sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático, el alumno habrá adquirido los conocimientos necesarios para una comprensión sólida de la sostenibilidad ambiental y las capacidades digitales en el contexto empresarial, así como herramientas y enfoques prácticos para aplicar en sus propias organizaciones.
Requisitos
Temática | A todos los sectores |
---|---|
Comunidad Autónoma | Región de Murcia |
Ciudades | Cartagena, Lorca, Murcia |
Estado laboral | Desempleados/as |
Horas | 60h |
Modalidad | Presencial |
Planes | Murcia desempleados |
Contenidos del curso
Curso de gestión de datos y entrenamiento en sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático
Con el curso de gestión de datos y entrenamiento en sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático, adquirirás los conocimientos necesarios para una comprensión sólida de la sostenibilidad ambiental y las capacidades digitales en el contexto empresarial, así como herramientas y enfoques prácticos para aplicar en sus propias organizaciones.
1 Técnicas Estadísticas en el ámbito del aprendizaje automático
1.1. Técnicas estadísticas para el análisis exploratorio de datos, transformaciones simples y/o de reducción de la dimensión de las muestras. Características
1.2. Distribuciones de probabilidad.
1.3. Técnicas de representación gráfica aplicables a la representación de variables en muestras: histogramas, mapas de dispersión y otras técnicas
1.4. Técnicas de transformación de datos de entrada. Técnicas aplicadas a cada variable de manera singular (Escalado a valores dentro de un rango, normalización a media cero y desviación típica uno). Funciones matemáticas de una o más variables (logaritmo, exponencial, raíz cuadrada, x2, xn, seno, coseno, tangente hiperbólica u otros). Técnicas aplicadas a todas las variables de entrada (expansión polinómica para aumento de la dimensión de las muestras en problemas de regresión, técnicas de reducción de la dimensión de las muestras: PCA, t‐SNE, ‘autoencoders’ basados en redes neuronales. Finalidad y aplicación).
1.5. Herramientas software que implementen técnicas estadísticas en el ámbito del análisis de datos.
2 Visualización de datos y resultados en el aprendizaje automático
2.1. Técnicas de visualización de datos y resultados (Gráficas de dispersión, Histogramas, Mapas de color/densidad, Curva ROC u otros).
3 Sostenibilidad ambiental.
3.1. Introducción (15 minutos)
– Objetivos y agenda del plan formativo.
3.2. Sostenibilidad Ambiental en el Proceso de Fabricación o Prestación de Servicios (30 minutos)
– Conceptos básicos de sostenibilidad ambiental.
– Impacto ambiental de las actividades empresariales.
– Buenas prácticas y estrategias de sostenibilidad.
– Estudios de casos de empresas sostenibles.
3.3. Desarrollo de Capacidades Digitales (30 minutos)
– Importancia de las capacidades digitales en el entorno empresarial actual.
– Herramientas y tecnologías digitales relevantes.
– Entrenamiento y desarrollo de habilidades digitales.
– Ejemplos de empresas que han aprovechado la transformación digital.
3.4. Aplicación Práctica (45 minutos)
– Ejercicio práctico: Identificación de oportunidades de mejora de sostenibilidad y digitalización en una empresa ficticia o real de los participantes.
– Discusión en grupos pequeños.
– Presentación de ideas y conclusiones.
3.5. Conclusiones y Cierre (15 minutos)
– Resumen de los puntos clave.
– Recursos adicionales para continuar aprendiendo.
– Evaluación de la sesión formativa (encuesta de satisfacción).
3.6. Sesión de Preguntas y Respuestas (10 minutos)
– Los participantes pueden hacer preguntas y aclarar dudas.
3.7. Evaluación y Seguimiento (10 minutos)
-Definición de acciones para la implementación de la sostenibilidad y el desarrollo de capacidades digitales en sus empresas.
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