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Máster de Inteligencia Artificial. Big Data + IA Generativa + IA ...

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Máster de Inteligencia Artificial. Big Data + IA Generativa + IA Tradicional.

Tajamar

Máster presencial

Madrid


Gratis

Duración : 9 Meses

En este curso, los alumnos conocerán, aplicarán e implementarán servicios predefinidos para interpretar datos. Además, se formará un perfil mixto de Data Engineer y Data Scientist, denominado Data Valuing Engineer, proporcionando una combinación única de habilidades técnicas y analíticas para maximizar el valor de los datos en cualquier entorno empresarial. Ideal para aquellos que buscan destacarse en el campo de la IA y hacer una diferencia en el mundo empresarial.




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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Septiembre 2024

Objetivos

Desde el punto de vista profesional, el objetivo general del curso se puede resumir en dar al alumno/a una formación que le capacite para: Capacitar a los estudiantes en el dominio de tecnologías clave de Inteligencia Artificial, incluyendo herramientas en la nube como Azure y Jupyter Notebook. Proporcionar una comprensión sólida de lenguajes de programación esenciales para el análisis de datos y la implementación de soluciones de IA, como Scala, Python, C# y SQL. Desarrollar habilidades en el procesamiento y análisis de datos, así como en la implementación de algoritmos de IA como aprendizaje automático y redes neuronales, preparando a los estudiantes para roles profesionales en el campo de la IA. Desde el punto de vista académico, el objetivo es que el alumno/a pueda certificarse en estas tecnologías, superando con éxito los exámenes oficiales de Azure Data Engineer Associate (DP-203), Azure Data Scientist Associate (DP-100) y Azure AI Engineer Associate (AI-102)

A quién va dirigido

Personas con conocimientos informáticos en programación orientada a objetos que quieran especializarse en el desarrollo de Inteligencia Artificial, tanto generativa, como tradicional Valorable: tener Ciclo Formativo de Grado Superior en informática + conocimientos de Business Intelligence y Big Data

Requisitos

Realizar solicitud a través de formulario online en nuestra página web.

Temario completo de este curso

1. Creación del Entorno:

  • Fundamentos de Linux.
  • Configuración del entorno de desarrollo en Azure.
  • Configuración del entorno de desarrollo en Jupyter Notebook.
  • Configuración del entorno de desarrollo de Jupyter Notebook en Azure.
  • Uso básico de Jupyter Notebook para la ejecución de código Python.

2. Formación Específica en los Lenguajes:

  • Scala.
  • Python.
  • C#.
  • SQL.

3. Hadoop/MapReduce y HDFS:

  • Fundamentos de la computación y almacenamiento distribuido y paralelizado.
  • Introducción a Hadoop: Map-Reduce y HDFS.
  • Map-Reduce y HDFS.

4. Ingesta:

  • Ingesta (carga de datos) y generación del DataLake.
  • ETL y ELT.
  • Introducción a Sqoop, Flume y Pig.
  • Utilización de Kafka como proveedor de datos.
  • Fuentes de datos: Texto, IoT, Imágenes, Películas, SSMM, sistemas de gestión.
  • Event Hub + ADF – Azure Data Factory (Microsoft) + Azure Synapse Analytics + captura info en tiempo real.

5. Bases de Datos SQL:

  • Introducción a SQL.
  • Introducción a Hive y HiveQL.
  • Explotación directa.
  • Transat-SQ (Microsoft).

6. Procesamiento:

  • Python e introducción a la librería Pandas.
  • Introducción a Spark con PySpark (Python).
  • Introducción a SparkSQL con Pyspark.
  • Generación de tablas, integración de Hive con Spark.
  • Utilización de Dataframes.
  • ADF – Azure Data Factory (Microsoft).

7. Bases de Datos NoSQL:

  • Introducción a NoSQL.
  • BBDD Vectoriales.
  • Utilización de Hbase, Couchbase, Cosmos DB, Mongo DB, grafos Neo4J.
  • Profundización en una de ellas.
  • ADF – Azure Data Factory (Microsoft).

8. Explotación Front:

  • Utilización de herramientas front para la explotación y visualización de datos (Power BI).

9. Inteligencia Artificial:

  • Introducción a la Inteligencia Artificial.
  • Representación del conocimiento.
  • Aprendizaje automático.
  • IA Generativa vs IA Tradicional.
  • Estadística matemática a alto nivel.
  • Clusterización y agregación de datos.
  • Algoritmos bayesianos.

10. IA Generativa:

  • Conocimientos básicos sobre IA Generativa.
  • Utilidad real de la Generativa.
  • Peligros y limitaciones.
  • Modelos fundacionales de lenguaje.
  • Técnicas de aprendizaje profundo.
  • Programación en Python.
  • Implantación a través de API y/o código.
  • Extensión y práctica.

11. IA Tradicional:

  • Introducción a la Inteligencia Artificial y Azure Machine Learning.
  • Servicios de Aprendizaje Automático en Azure.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural en Azure.
  • Visión por Computadora en Azure.
  • Otras aplicaciones prácticas de la IA en Azure.
  • Ética en la IA y consideraciones legales.
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