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LAS TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (8364)
 
Duración en horas:  50
OBJETIVOS  
  • Adquirir un conocimiento claro de la Inteligencia Artificial y su aplicación en grandes volúmenes de datos, entendiendo cómo la tecnología Big Data potencia el desarrollo y uso de la IA.
  • Identificar y aplicar algoritmos clave utilizados en Big Data, comprendiendo los fundamentos teóricos y prácticos que permiten su uso en el análisis de datos masivos.
  • Dominar las técnicas de machine learning adaptadas al análisis de datos a gran escala, desarrollando habilidades para preprocesar y preparar datos masivos.
  • Comprender los fundamentos matemáticos y computacionales del deep learning, identificando las arquitecturas más avanzadas para el análisis de datos masivos.
  • Comprender los principios de integración entre Big Data e Inteligencia Artificial, y las arquitecturas tecnológicas necesarias para su implementación en diferentes industrias.
CONTENIDOS  

1.CONCEPTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL CONTEXTO DE BIG DATA

  • Introduccion a la inteligencia artificial
  • Tecnologia big data e inteligencia artificial

2.ALGORITMOS DE IA Y SUS APLICACIONES EN ANALISIS DE BIG DATA

  • Algoritmos conceptos clave
  • Algoritmos empleados en big data

3.MACHINE LEARNING APLICADO A GRANDES VOLUMENES DE DATOS

  • Machine learning en la era del big data
  • Preprocesamiento y preparacion de datos en big data
  • Muestreo de datos masivos tecnicas y retos
  • Algoritmos de machine learning aplicados a big data
  • Frameworks y herramientas para machine learning en big data

4.DEEP LEARNING Y SU IMPLEMENTACION EN ENTORNOS DE BIG DATA

  • Introduccion
  • Fundamentos matemáticos y computacionales de deep learning
  • Modelos avanzados de deep learning
  • Implementación de deep learning en entornos big data
  • Desafios y tendencias en deep learning aplicado a big data

5.INTEGRACION DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON BIG DATA. APLICACIONES

  • Introduccion
  • Integracion big data e inteligencia artificial
  • Arquitecturas y tecnologias para la integracion
  • Casos de uso y aplicaciones en la industria
  • Desafios de la integracion de big data e ia
  • Tendencias futuras