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Asignaturas Interdisciplinares

Cómo hacer un uso humano de la Inteligencia Artificial

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Asignaturas InterdisciplinaresCómo hacer un uso humano de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial influirá en todas vuestras carreras profesionales

La idea de este curo 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.
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.
Es importante que los alumnos sean conscientes de cómo la inteligencia artificial, tarde o temprano influirá en su carrera profesional.
Al finalizar el curso, cada alumno será capaz de plantear un proyecto de inteligencia artificial aplicado a su campo.
El curso no requiere tener conocimientos avanzados de matemáticas, estadística o programación. Los algoritmos los trataremos desde un punto de vista totalmente conceptual y aplicado, con la idea de entender cuándo se utilizan y qué parámetros los controlan.


Objetivos de Aprendizaje


  • Conocer los roles dentro de un proyecto de inteligencia artificial.
  • Entender la arquitectura de un proyecto de inteligencia artificial.
  • Conocer las diferentes metodologías que se utilizan en proyectos de inteligencia artificial.
  • Que el alumno sea capaz de plantear un proyecto de Inteligencia artificial en su campo.
  • Desmitificar el uso de la inteligencia artificial y ser capaces de adaptarlo a nuestro entorno.

Contenidos de la Asignatura

Cómo hacer un uso humano de la Inteligencia Artificial

  • 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- Aprendizaje o entrenamiento (learning/training)
  • 7- Evaluación.
  • 8- Algoritmos de clasificación. Naive Bayes, SVM, Decision trees.
  • 9- Regresión
  • 10- Clustering.
  • 11- Deep Learning.
  • 12- Redes neuronales y aplicaciones
  • 13- Herramientas, lenguajes de programación y librerías específicas de AI.
  • 14- Casos prácticos

Profesor

profesor Profesor de Cómo hacer un uso humano de la Inteligencia Artificial

Javier Sánchez Sierra

Director de Máster de Ingeniería Industrial. Doctor Ingeniero Industrial por la Universidad de Navarra. Trabaja en Widia-Kennametal de 1996 a 1999 en mecanizados especiales para automoción y aeronáutica. De 2000 a 2008 es profesor investigador en la Universidad de Navarra, en temas de computación, programación CNC, rapid prototyping, diseño mecánico, modelado 3D y visualización. Su tesis doctoral se centra en el diseño y representación gráfica de estructuras tensadas, tras lo cual realiza un master en Estructuras Tensadas (Archineer) en Dessau, Alemania. Del 2008 al 2011 realiza estancia post-doctoral en la Universidad de Stanford, California (Center for Computer Research in Music and Acoustics) donde colabora en proyectos multidisciplinares relacionados con música, composición, procesado de audio, performances, visualización. Desde 2012 se dedica a la programación de dispositivos móviles (como desarrollador freelance, con más de 30 apps en el AppStore) y es co-fundador de varias startups. Es profesor asociado en el Berklee College of Music (Campus de Valencia) y director técnico (CTO) de Flits Music GmbH y Tegus Medical GmbH, con sede en Hamburgo, Alemania.