Presentación

Tendrás la garantía de especializarte a nivel internacional en un sector en auge que te catapultará al éxito profesional” 

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Una ciudad es un espacio urbano con una alta densidad de población en el que se desarrollan actividades diversas para la vida social con alto nivel de interactuación. De ahí que una Smart City dote a la ciudad tradicional de herramientas y sistemas que hacen más eficiente su habitabilidad. Esta titulación enseña las bases de la arquitectura tecnológica de la Smart Cities como son la parametrización y sensorización de sus entornos, la datificación de infraestructuras públicas, la medición y escaneo de eventos sociales y el análisis avanzado de las dinámicas urbanas, entre otras.

Por otro lado, se encuentra el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), que es el estudio de cómo las máquinas entienden el lenguaje humano. En la actualidad, el NLP se utiliza para diversas funciones como filtros de correo, asistentes, resultados de búsquedas, traducciones automáticas, análisis del sentimiento, subtítulos automáticos, etc. ##Este/Esta## EEspecialización desarrolla conocimiento especializado sobre los principales usos actuales de NLP y las librerías que permiten trabajar con NLP.

Entrenar un modelo desde cero implica tener una gran cantidad de información catalogada previamente, aproximadamente unas 10.000 fotos de cada uno de los tipos a diferenciar. Esto requiere horas hasta conseguir unos buenos resultados. Pero en muchos casos se puede partir de modelos previamente entrenados, a esta técnica se la conoce como Transfer Learning. Este programa examina qué modelos de redes están disponibles actualmente para poder facilitar el entrenamiento de cualquier modelo aplicando la técnica de Transfer Learning.

En el transcurso de 6 meses, el alumnado profundizará en el ámbito de aplicación de cada tecnología, entendiendo las ventajas competitivas que aportan, por lo que se posicionará en la vanguardia tecnológica y podrá liderar proyectos ambiciosos en el presente y en el futuro. Además, los egresados disponen de la mejor metodología de estudio 100% online, lo que elimina la necesidad de asistir presencialmente a clases o tener que cumplir un horario predeterminado.

Tan solo necesitarás de un dispositivo con acceso a Internet para desarrollar la capacidad de innovar en el mercado como parte activa en la transformación digital real” 

Esta Especialización en Smart Cities e Inteligencia Artificial (IA) contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Smart Cities e Inteligencia Artificial 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Examina qué modelos de redes están disponibles actualmente para poder facilitarte el entrenamiento de tu modelo aplicando la técnica de Transfer Learning"

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá a los profesionales un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual los profesionales deberán tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se les planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contarán con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Con la implantación de una Smart City recoge y devuelve datos en tiempo real convirtiéndola en un ente con vida propia"

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Estudia a través de Word Embedings las diferentes técnicas en las que las palabras o frases se relacionan entre ellas"

Temario

Esta Especialización establece un plan de estudios con 3 módulos. El primer módulo se centra en la innovación, a través de las ciudades inteligentes o Smart Cities, un área de trabajo en pleno auge y en la que también queda mucho camino por recorrer, mucho por descubrir y mucho por investigar. Por último, los módulos 2 y 3 abordan dos de los campos con mayores previsiones de desarrollo en el mundo de la Inteligencia Artificial, el NLP y la visión computerizada, que tienen una gran relación con la robótica, los vehículos autónomos y con el incipiente campo del Emotive Computing.  

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Con el respaldo de un equipo de expertos, verás actualizados tus conocimientos, lo que te capacitará para desarrollarte profesionalmente” 

Módulo 1. Smart Cities como herramientas de innovación

1.1. De las ciudades a las ciudades inteligentes

1.1.1. De las ciudades a las ciudades Inteligentes
1.1.2. Las ciudades en el tiempo y las culturas en las ciudades
1.1.3. Evolución de los modelos de ciudad

1.2. Tecnologías

1.2.1. Plataformas tecnológicas de aplicación
1.2.2. Interfaces servicios/ciudadano
1.2.3. Tipologías tecnológicas

1.3. Ciudad como sistema complejo

1.3.1. Componentes de una ciudad
1.3.2. Interacciones entre componentes
1.3.3. Aplicaciones: servicios y productos en la ciudad

1. 4. Gestión inteligente de la seguridad

1.4.1. Estado actual
1.4.2. Entornos tecnológicos de gestión en la ciudad
1.4.3. Futuro: Las Smart Cities en el futuro

1.5. Gestión inteligente de la limpieza

1.5.1. Modelos de aplicación en los servicios inteligentes de limpieza
1.5.2. Sistemas: aplicación de los servicios inteligentes de limpieza
1.5.3. Futuro de los servicios inteligentes de limpieza

1.6. Gestión inteligente del trafico

1.6.1. Evolución del tráfico: complejidad y factores que dificultan su gestión
1.6.2. Problemática
1.6.3. e-Mobilidad
1.6.4. Soluciones

1.7. Ciudad sostenible

1.7.1. Energía
1.7.2. El ciclo del agua
1.7.3. Plataforma de gestión

1.8. Gestión Inteligente del Ocio

1.8.1. Modelos de negocio
1.8.2. Evolución del ocio urbano
1.8.3. Servicios asociados

1.9. Gestión de grandes eventos sociales

1.9.1. Movimientos
1.9.2. Aforos
1.9.3. Salud

1. 10. Conclusiones de presente y futuro en Smart Cities

1.10.1. Plataformas tecnológicas y problemática
1.10.2. Tecnologías, integración en entornos heterogéneos
1.10.3. Aplicaciones prácticas en diferentes modelos de ciudad

Módulo 2. I+D+I.A. NLP/NLU. Embeddings y Transformers

2.1. Natural Language Processing (NLP)

2.1.1. Natural Language Processing. Usos de NLP
2.1.2. Nautral Language Processing (NLP). Librerías
2.1.3. Stoppers en la aplicación de NLP

2.2. Natural Lenguage Understanding / Natural Lenguage Generation. (NLU/NLG)

2.2.1. NLG. I.A. NLP/NLU. Embeddings y Transformers
2.2.2. NLU/NLG. Usos
2.2.3. NLP/NLG. Diferencias

2.3. Word Embedings

2.3.1. Word Embedings
2.3.2. Word Embedings. Usos
2.3.3. Word2vec. Librería

2.4. Embedings. Aplicación Práctica

2.4.1. Código de word2vec
2.4.2. Word2vec. Casos reales
2.4.3. Corpus para Uso de Word2vec. Ejemplos

2.5. Transformers

2.5.1. Transformers
2.5.2. Modelos creados con Transformers
2.5.3. Pros y contras de los Transformers

2.6. Análisis de sentimiento

2.6.1. Análisis de sentimiento
2.6.2. Aplicación práctica del análisis de sentimiento
2.6.3. Usos del análisis de sentimiento

2.7. GPT Open AI

2.7.1. GPT Open AI
2.7.2. GPT 2. Modelo de libre disposición
2.7.3. GPT 3. Modelo de pago

2.8. Comunidad Hugging Face

2.8.1. Comunidad Hugging Face
2.8.2. Comunidad Hugging Face. Posibilidades
2.8.3. Comunidad Hugging Face. Ejemplos

2.9. Caso Barcelona Super Computing

2.9.1. Caso BSC
2.9.2. Modelo MARIA
2.9.3. Corpus existente
2.9.4. Importancia de tener un corpus grande de lengua española

2.10. Aplicaciones prácticas

2.10.1. Resumen automático
2.10.2. Traducción de textos
2.10.3. Análisis de sentimiento
2.10.4. Reconocimiento del habla

Módulo 3. I+D+I.A. Computer vision. Identificación y seguimiento de objetos

3.1. Visión por Ordenador

3.1.1. Computer Visión
3.1.2. Visión computacional
3.1.3. Interpretación de las máquinas de una imagen

3.2. Funciones de activación

3.2.1. Funciones de activación
3.2.2. Sigmoide
3.2.3. RELU
3.2.4. Tangente hiperbólica
3.2.5. Softmax

3.3. Construcción de redes neuronales convolucionales

3.3.1. Operación de convolución
3.3.2. Capa RELU
3.3.3. Pooling
3.3.4. Flattering
3.3.5. Full Connection

3.4. Proceso de la convolución

3.4.1. Funcionamiento de una Convolución
3.4.2. Código de la Convolución
3.4.3. Convolución. Aplicación

3.5. Transformaciones con imágenes

3.5.1. Transformaciones con imágenes
3.5.2. Transformaciones avanzadas
3.5.3. Transformaciones con imágenes. Aplicación
3.5.4. Transformaciones con imágenes. Use Case

3.6. Transfer Learning

3.6.1. Transfer Learning
3.6.2. Transfer Learning. Tipología
3.6.3. Redes profundas para aplicar Transfer Learning

3.7. Computer Visión. Use Case

3.7.1. Clasificación de imágenes
3.7.2. Detección de objetos
3.7.3. Identificación de objetos
3.7.4. Segmentación de objetos

3.8. Detección de objetos

3.8.1. Detección a partir de la convolución
3.8.2. R-CNN, búsqueda selectiva
3.8.3. Detección rápida con YOLO
3.8.4. Otras posibles soluciones

3.9. GAN. Redes Generativas Antagónicas, o Generative Adversarial Networks

3.9.1. Redes Generativas Adversales
3.9.2. Código para una GAN
3.9.3. GAN. Aplicación

3.10. Aplicación de modelos de Computer Vision

3.10.1. Organización de contenidos
3.10.2. Motores de búsqueda visual
3.10.3. Reconocimiento facial
3.10.4. Realidad aumentada
3.10.5. Conducción autónoma
3.10.6. Identificación de fallo en cada de montaje
3.10.7. Identificación de plagas
3.10.8. Salud

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