La importancia actual de la Inteligencia Artificial convierte a este Experto universitario en una apuesta segura, con un mercado en plena expansión que te brindará numerosas oportunidades” 

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) son elementos claves para resolver problemas de aprendizaje automáticos relacionados con datos de tipo visual. Estas arquitecturas cuentan con una amplia gama de aplicaciones, siendo especialmente útiles en el ámbito sanitario. Los profesionales de la salud usan en sus programas médicos las CNN para diagnosticar enfermedades a través de imágenes como radiografías o tomografías computarizadas. De este modo, estos sistemas son altamente provechosos a la hora de planificar los tratamientos de radioterapia, ayudando así a determinar la dosis óptima de irradiación. Por otra parte, estos elementos pueden emplearse para desarrollar soluciones innovadoras que pueden incluir monitorizaciones remotas. 

En este contexto, TECH implementa un Experto universitario orientado a la Investigación, el Desarrollo y la Innovación en el área de la Inteligencia Artificial. El plan de estudios profundizará en aspectos como la Visión por Computadora, el Tranfer Learning o las Redes Generativas Antagónicas.  Además, los materiales didácticos analizarán en detalle el Procesamiento del Lenguaje Natural, abarcando técnicas avanzadas entre las que sobresalen los Word Embedings, Tranformers o Análisis de Sentimientos. También el programa otorgará las claves para el correcto empleo del GTP Open AI, para que los alumnos sean capaces de generar textos coherentes a partir de una entrada dada.  

Dado que esta titulación universitaria se imparte por medio de una modalidad completamente en línea, los alumnos disfrutarán de una experiencia educativa de primer nivel sin la necesidad de realizar incómodos desplazamientos hacia centros de estudio. De manera similar, los estudiantes fortalecerán sus conocimientos a través de una biblioteca atestada de recursos multimedia, entre los que destacan los casos de estudio y resúmenes interactivos. Por otro lado, TECH emplea el revolucionario sistema de enseñanza del Relearning. Gracias a este, los especialistas disfrutarán de un aprendizaje natural y progresivo. 

Aborda el Tranfer Learning en la mejor universidad digital del mundo según Forbes” 

Este Experto universitario 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

¿Quieres especializarte en el GTP Open AI? Consíguelo con esta titulación universitaria en solo 450 horas”  

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 al profesional 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 el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Dominarás los Modelos Transformes y los usarás para traducir textos en diferentes idiomas de forma precisa”

Gracias a la revolucionaria metodología del Relearning, disfrutarás de una experiencia de aprendizaje flexible y positiva”

Este programa dotará al alumnado de una visión holística sobre las Smart Cities e Inteligencia Artificial. Elaborado por expertos en esta materia, el itinerario académico profundizará en las Ciudades Inteligentes, como herramientas de innovación en campos de diversa índole que abarcan desde la seguridad hasta la limpieza.  Por otra parte, la capacitación ahondará en el Procesamiento del Lenguaje Natural, que permitirá analizar grandes volúmenes de datos para analizar los sentimientos de los usuarios. También abordará la construcción de Redes Neuronales Convolucionales, destinadas a resolver una diversidad de problemas en la visión por computadora.

Con TECH estarás al día de los últimos avances tecnológicos en el campo de las Redes Neuronales Convolucionales”    

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 Processiing (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 Visión

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

Cumplirás tus metas con la ayuda de las herramientas didácticas de TECH, entre las que destacan casos de estudio y resúmenes interactivos”