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Este curso gratuito, organizado por la Escuela de Organización Industrial, está diseñado para que los estudiantes aprendan las bases esenciales de la inteligencia artificial y adquieran las habilidades fundamentales en ciencia de datos a través de ejercicios prácticos. Está destinado a personas jóvenes inscritas en Garantía Juvenil.
A quién va dirigido:
Para público en general
Cuándo:
Primeros cursos desde final de septiembre.
Inscripciones:
Convocatoria permanente.
Horario:
De lunes a viernes. 4-5 horas diarias. Habrá cursos en horarios de mañana y cursos en horario de tarde.
Duración:
3 meses. 317 horas lectivas (295 horas de clase y 22 horas de tutoría)
Precio:
Gratuito por ser un programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y SAMSUNG.
Requisitos:
Personas jóvenes que en el momento de solicitar la participación en el programa tengan entre 16 y 29 años, y que estén inscritas en el Sistema Nacional de Garantía Juvenil.
El alumnado deberá tener conocimientos mínimos de:
Nivel de inglés similar a B2
Matemáticas
Sólida base de álgebra
Entendimiento básico de álgebra lineal
Experiencia en programación: Programación en Python
Ser capaz de usar Jupyter Notebook
Fundamentos de Python: variables, condicionales, funciones y entrada/salida
Tipos de datos en Python: básicos y compuestos (lista, tupla, diccionario y conjunto)
Secuencias mutables
Clases en Python
Estructuras de datos (pilas, colas) y algoritmos (ordenamiento y búsqueda) como habilidad para resolver problemas
Comprender las matemáticas fundamentales detrás de la ciencia de datos y el aprendizaje automático: álgebra lineal, probabilidad y estadística.
Ser capaz de realizar el preprocesamiento de datos con las bibliotecas de Python (NumPy y Pandas) para la ejecución de modelos óptimos de aprendizaje automático y visualización de datos.
Explorar el aprendizaje supervisado y no supervisado y ser capaz de aplicar el algoritmo de aprendizaje automático más adecuado.
Aprender a procesar datos textuales para derivar información de alta calidad del texto y aplicar nuevos conocimientos a negocios del mundo real (NLP).
Construir y entrenar redes neuronales profundas, utilizar bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow y Keras para ganar competencia, así como manejar varias técnicas de aprendizaje profundo.
Modalidad
Las clases se desarrollarán en formato online. El alumnado se apoyará en los materiales facilitados por los profesores aplicando la metodología Learning by Doing.
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