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Desarrollo & especialización

Grado de Inteligencia Artificial

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UPV-EHU

La Inteligencia Artificial va a revolucionar nuestro mundo, creando e incorporando sistemas inteligentes en nuestro día a día tanto en el ámbito personal como el profesional. Este grado te permitirá adquirir conocimientos y desarrollar habilidades en áreas tales como asistentes conversacionales, traducción automática, robótica social, visión, conducción autónoma, Big Data y análisis de datos, redes neuronales profundas, razonamiento automático y realidad virtual y aumentada.

Grado de Inteligencia Artificial

Información básica

Tipo de curso: Grado

Ubicación: Universidad del País Vasco – Euskal Herriko Unibertsitatea/ Facultad de Informatica. Donostia

Modalidad: Offline

Formación reglada:

Número de horas: 6000 horas

Número de plazas: 40 plazas

Tecnologías y áreas de conocimiento

Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo

Automatización robótica de procesos (RPA) Aprendizaje automático y/o profundo (Machine Learning / Deep Learning) Minería de textos (Text Mining) Reconocimiento / procesamiento de imágenes Reconocimiento de voz Máquinas autónomas IA Generativa

Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo

Entendimiento de los datos Preparación de los datos Modelado Evaluación de los resultados Despliegue de los modelos

Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

1. Inteligencia Artificial

Programación Algoritmia Modelos del lenguaje Porcesamiento del lenguaje natural Visión por computadora Sistemas autónomos

2. Datos

Análisis y Visualización de Datos Estadística Aplicada y Minería de Datos Big Data e Ingeniería de Datos Analítica predictiva y conocimiento del Negocio

3. Conectividad y sistemas ciberfísicos

Tecnologías IoT Unión mundo físico y virtual

4. Automatización y robótica inteligentes

Robótica colaborativa y cooperativa Realidad virtual y aumentada Tecnologías de control Sistemas de percepción y aprendizaje de máquina

5. Infraestructuras y computación

Nada

Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

Áreas no relacionadas

No definido

Roles que se adecúan al contenido de este curso

En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.

Curso óptimo para este rol

Data Analyst

Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Architect

Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Despliegue de los modelos

Curso óptimo para este rol

Data Engineer

Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Governance

Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Scientist

Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Modelado

Evaluación de los resultados

Curso óptimo para este rol

Data Translator

Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

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