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Asignaturas Interdisciplinares

Cómo la Inteligencia Artificial impulsará tu Carrera

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Asignaturas InterdisciplinaresCómo la Inteligencia Artificial impulsará tu Carrera

La inteligencia artificial determinará el éxito en todas vuestras carreras profesionales

El objetivo de esta asignatura es acercar la inteligencia artificial a alumnos de diferentes disciplinas. Los proyectos de inteligencia artificial son multidisciplinares, por lo tanto, no solo necesitan de perfiles del tipo matemáticos/analistas o de programadores, sino que requieren que haya un experto en el campo donde se aplica.

Es importante para que los alumnos seáis conscientes de cómo la inteligencia artificial, influirá en vuestra carrera profesional y que adquiráis los conocimientos necesarios para aprovecharos de este avance tecnológico.

En el curso se mostrarán casos prácticos del uso que se está haciendo de la Inteligencia Artificial en multitud de campos (ingeniería, medicina, arquitectura, arte, computación, finanzas, industria, transporte, música, ocio, comunicación, business...), y se explicará qué es lo que hay detrás de cada una de estas aplicaciones.

El curso se plantea de forma divulgativa, no siendo necesario ningún conocimiento previo. Todos los temas tendrán la opción de profundizar en sus bases matemáticas, pero no será necesario conocerla, sino, sobre todo, como usarla por parte de una persona no técnica.

Durante el curso desarrollaremos por equipos un proyecto o trabajo sobre algún aspecto actual de la inteligencia artificial.


Objetivos de Aprendizaje


  • Desmitificar el uso de la inteligencia artificial y ser capaces de adaptarlo a tu entorno.
  • Conocer el uso de la Inteligencia artificial en los puestos no técnicos.
  • Entender en diseño de un proyecto de inteligencia artificial.
  • Conocer los roles dentro de un proyecto de inteligencia artificial.
  • Que seas capaz de plantear un proyecto de Inteligencia artificial en su campo.

Contenidos de la Asignatura

Cómo la Inteligencia Artificial impulsará tu Carrera

  • 1. Historia e introducción a la inteligencia artificial
  • 2. Machine learning
  • 3. Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, reforzado.
  • 4. Terminología: instancias y características (instances and features)
  • 5. Conjuntos de datos (datasets)
  • 6. La IA en las profesiones
  • 7. Proceso de Lenguaje Natural.
  • 8. Chatbots y asistentes virtuales
  • 9. Deep Learning
  • 10. Redes neuronales y aplicaciones
  • 11. Reconocimiento de imágenes
  • 12. Generación de imágenes
  • 13. Herramientas, sin programación para IA
  • 14. Programación de IA
  • 15. Trabajo de la Asignatura

Profesor

JM Profesor

Javier Morales Escudero

Estudié Ingeniería Informática en la Universidad de León. En 2012 me gradué como Máster en Computer Vision e Inteligencia Artificial por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Poseo el nivel C1 de Inglés acreditado por el Trinity College of London.
Soy Director de Inteligencia Artificial en Avanade, compañía perteneciente a Accenture. Diseño los proyectos más punteros de Inteligencia Artificial para nuestros clientes, principalmente empresas de IBEX35.
Desde 2013, soy además, profesor de Sistemas de Visión Artificial para Robots, en la Universidad Francisco de Vitoria.