COLEGIO OFICIAL GRADUADOS EN INGENIERIA DE LA RAMA INDUSTRIAL E INGENIEROS TÉCNICOS INDUSTRIALES DE ALAVA

ARABAKO INDUSTRIA ADARREKO INGENIARITZAKO GRADUATUEN ETA INGENIARI TEKNIKO INDUSTRIALEN ELKARGO OFIZIALA

C15/17: JORNADA PRACTICA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ANALITICA AVANZADA - ACCION FORMATIVA SUBVENCIONADA POR DIPUTACION FORAL DE ALAVA

Objetivo

Aprendizaje de identificación y explotación de datos que permitan extraer la información necesaria para tomar decisiones en pos de la consecución de los objetivos globales de la empresa

Datos del Curso

• Fechas: 17, 18 y 19 de octubre
• Horario. M y X (17:00-20:30) - J (17:00-20:00)
• Duración: 10 horas presenciales
• Precio Col: 15 € (10 € desempleados) - Externos 25 €
• Plazas: 10 alumnos

Programa

• 1.- Introducción a la Inteligencia Artifical y Analítica Avanzada
• Introducción a la Minería de Datos. De la Inteligencia Artificial, al Bigdata, llegando al SmallDAta. Práctica: "Elige tu proyecto BigData"
• Casos de ejemplo funcionales de aplicación
• Explicación teórica de los fundamentos de la Analítica Predictiva. Correlación supervisados, no supervisados, sistemas expertos.
• 2.- Curso Práctico de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada
• Algoritmos No supervisados. Caso práctico simple. Clustering
• Algoritmos Supervisados. Caso Práctico Simple. Arbol de Decisión.
• Análisis de Anomalías. Caso Práctico.
• Análisis de Asociación. Caso Práctico.
• Análisis de Series Temporales. Caso Práctico.
• Procesos de TextMining, Análisis de Textos. Caso simple. Análisis de Temáticas en REdes Sociales.

3.- METODOLOGÍA DE IMPLANTACIÓN DE PROYECTOS EN ANALITICA AVANZADA/INTELIGENCIA ARTIFICIAL. EL FUTURO DE LA MINERIA DE DATOS.

• Metodología de implantación. CRISP-DM
• Análisis de la Calidad de los Datos.
• Agregación de los Datos (OpenDAta, LinkedData)
• Procesos ETL prácticos con RapidMiner, Union, Selección, muestreo, transformación y discretización.
• Análisis Funcional de la selección de los distintos algoritmos, ¿cuándo? ¿Dónde? ¿por qué?
• Reducción de ruido y de variables en los análisis predictivos.
• IA aplicada a la Visión Artificial. Caso Práctico.
• Semántica aplicada. Dbpedia, LinkedData, SPARQL y Grafos. lógica formal
• Técnicas de futuro (Transfer Learning, Process Mining, DeepLearning)

Inscripciones

• Módulo de formación de la página web - www.itiaraba.org
• Email: formacion@itiaraba.org
• Tfno: 945220929