Curso de Gestión del dato en el municipio, Bigdata e Inteligencia Artificial

20 horas de formación online
5 unidades de aprendizaje
5 prácticas
154 min. de vídeo
5 test de evaluación
Certificado disponible según modalidad
Sin horarios

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¿Quieres poder gestionar entornos BigData y de inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras en las ciudades inteligentes (Smart cities)? Pues has llegado al lugar correcto para abarcar los diferentes conceptos y tecnologías para poner en marcha este tipo de proyectos.

Vivimos en un mundo en el que la tecnología y el volumen de datos es cada vez más elevado, pero la clave es poder gestionar ese volumen ingente de datos y poder obtener valor, de tal manera que podamos ejecutar proyectos para Smart cities que redunden en una mejora sustancial para la ciudadanía.

En este curso conseguirás comprender diferentes enfoques para poder desplegar soluciones de inteligencia artificial, de tal manera que domines desde los algoritmos de Machine Learning como clasificación, regresión, clustering... hasta plataformas que nos ayuden en la gestión de datos en un entorno BigData.

Además aprenderás cómo evaluar un modelo de inteligencia artificial para valorar si estamos obteniendo las predicciones y resultados esperados.

Si quieres aprovechar todo el potencial que el BigData y la inteligencia artificial nos puede proporcionar para ejecutar proyectos de ciudades inteligentes, este curso es para ti.

Dirigido a
- Profesionales del sector público que necesiten saber adaptarse a los nuevos retos que involucran las ciudades inteligentes.
- Arquitectos de datos que precisen entender cómo realizar la gestión de datos a gran escala.
- Analistas que necesiten aprender los conceptos de inteligencia artificial.
- Toda persona que requiera de conocer las pautas principales para diseñar una solución de inteligencia artificial.
Competencias a adquirir
- Entender los conceptos clave en la gestión de datos.
- Valorar las plataformas open source y licenciadas para la gestión, almacenamiento y analítica de datos.
- Gestionar los datos relativos a seguridad y movilidad ciudadana y conocer en qué consisten las técnicas de análisis de imágenes en tiempo real y reconocimiento facial.
- Comprender qué es la inteligencia artificial y sus vertientes como Machine Learning, Deep Learning, ChatGPT o técnicas de Procesamiento Natural del Lenguaje.
- Entrenar modelos de datos y la depuración y estadística clave para ello.
- Evaluar el rendimiento de los modelos de Machine learning.
- Comprender los algoritmos más utilizados en Machine Learning tanto para casos de clasificación, regresión o clusterización.
- Diseñar y modelar soluciones de inteligencia artificial.
Requisitos

No se precisan requisitos previos, aprenderá todos los conceptos desde cero.

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Introducción y contexto de la gestión del dato en municipios
- Introducción y contexto de la gestión del dato en municipios
- ¿Qué una ciudad inteligente (Smart city)?
- ¿Qué es el BigData?
- Conceptos clave en la gestión de los datos
- Extracción, analítica y almacenamiento de datos
- Plataformas open-source y licenciadas más extendidas
- Resumen
Seguridad y movilidad ciudadana
- Seguridad y movilidad ciudadana
- Análisis de imagen en tiempo real
- Reconocimiento facial
- Gestión del tráfico de vehículos, personas y aparcamientos
- Ejemplos de soluciones implantadas
- Resumen
Conceptos clave de IA
- Conceptos clave de IA
- ¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?
- Machine Learning, inteligencia artificial y Deep Learning
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- ¿Qué es una neurona y el modelo perceptrón?
- ¿Qué son las redes neuronales?
- Introducción a las redes neuronales convolucionales (CNN)
- Tratamiento de imágenes - ¿Qué son los filtros de imagen y los kernels?
- Tratamiento de imágenes - Capas convolucionales en una CNN
- Tratamiento de imágenes - Capas pooling en una CNN
- ¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)?
- Aplicaciones Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
- ¿Qué es la semántica en el entorno IA?
- ¿Qué es ChatGPT y para qué podemos usarlo?
- Resumen
Entrenamientos de algoritmos de IA, modelos y métodos de evaluación de calidad
- Entrenamientos de algoritmos de IA, modelos y métodos de evaluación de calidad
- Datos necesarios para la depuración y entrenamiento de modelos IA
- Conceptos estadísticos de calidad de los datos
- Evaluación de rendimiento de modelos - Métricas de Clasificación
- Evaluación de rendimiento de modelos - Métricas de Regresión
- ¿Qué es el overfitting / underfitting en el aprendizaje supervisado?
- Resumen
Algoritmos y arquitecturas de soluciones de inteligencia artificial
- Algoritmos y arquitecturas de soluciones comerciales y open source
- Algoritmos Machine Learning para Clasificación
- Algoritmo Machine Learning Regresión
- Algoritmo Machine Learning K-Means
- Fases de modelado en inteligencia artificial
- Arquitectura y diseño de soluciones de IA (open source y comerciales)
- Resumen

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