Python & Introducción a la Inteligencia Artificial 30posgrado.uni.edu.pe/formacion_continua/gestion/uploads/...1.Introducción: Machine Learning es una disciplina científica del

Universidad Nacional de Ingeniería ESCUELA CENTRAL DE POSGRADO

Ingenieria de Proyectos Machine Learning con Python & Introducción a la Inteligencia Artificial

CURSO DE ESPECIALIZACIÓN

30HORAS

Sábados de 15:00 - 20:00 Horas

PRESENCIALES

1.Introducción:

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Hoy en día, las grandes instalaciones industriales tienen la necesidad de realizar acciones de manteni-miento predictivo sobre sus equipos haciendo uso de información sobre el estado de deterioro de sus elementos útiles. Gracias a este mantenimiento predictivo basado en aprendizaje automático o de máquina, es posible conocer la evolución del ciclo de vida de cierto elemento de la instalación mediante el exhaustivo análisis de magnitudes y campos altamente relacionados con su estado de degradación y rotura. Machine Learning se puede aplicar a casi cualquier sistema de control que sea lo suficientemente inteligente como para alterar realmente la forma en que controla una máquina en respuesta a las condiciones cambiantes del proceso.El concepto Machine Learning o aprendizaje automático de máquinas viene asociado al concepto de la nueva revolución industrial la famosa Industria 4.0 pero más en concreto con estos dos términos: BigData y Cloud (Nube).De todas las tecnologías utilizadas en la actualidad en el desarrollo de Proyectos de Machine Learning la programación en Python es la mas potente del mercado, pues permite construir soluciones avanzadas en todo tipo de industrias y sienta bases muy profundas para la aplicación de la Inteligencia Artificial en la Industria 4.0El objetivo de este curso es transferir tecnología avanzada de Python & IA de manera tal que la finalizar el curso el participante diseñe y cree soluciones de Machine Learning enfocadas a la Industria 4.0 con base a Python.Se explicarán en detalle todas las componentes y fases de estos procesos y las "bests practices" para su desarrollo.

Ingenieros, Bachilleres y Técnicos que se desempeñan en TICARs (Tecnologías de la Información Comuni-caciones, Automática y Robótica) que quieran adentrarse el mundo del BigData, Machine Learning, BI, IIoT & Industria 4.0

2.Publico Objetivo:

1. Introducción al Machine Learning & Inteligencia Artificial en la Industria 4.02. El Estado del Arte del Machine Learning en la Industria 4.03. Pasos para construir un modelo de Machine Learning4. Analisis de las Tecnologías del mercadoaplicadas al Machine Learning

3.Contenidos:5. Programación Python para Machine Learning6. Aplicación de las librerías Python en proyectos Machine Learning7. Algoritmos para modelos industriales de Machine Learning

4.Docentes:David Fombella PombalMaster en Ingenieria de Proyectos Machine Learning & Inteligencia Artificial con especialización en desarro-llo avanzado en PythonDirector de Desarrollo de Proyectos de Machine Learning de Stratebi

Carlos LinaresMaster en Data Management e Innovación Tecnológica en la Universidad de Barcelona, especialista en mejora de procesos de negocio a nivel estratégico y operativo, con experiencia en ecosistemas de Business Intelligence, Analytics y BigData. Javier de FreitasIngeniero de Software con especialización de posgrado en R y Python Data Science.Javier de Freitas se desempeña actualmente como Ingeniero Master de Proyectos IT& Data Science de Stratebi Latam .Ha desarrollado en Perú 10 proyectos de BigData & Machine Learning con aplicaciones avanzadas de R, Python, Spark y entornos Hadoop.

30 horas presenciales a cargo de expositores especializados y certificados nacionales e internacionales.Las clases serán los Sábados de 15.00-20.00 Hrs.

El precio del curso es de S/ 800.00 ( soles) más IGV por participante.

5.Precio del Curso:

6.Duración y Horario del Curso:

7.Fecha de Inicio:

8.Centro de pago:

8. Construcción de modelos industriales de Machine Learning9. Técnicas de ensamblado de modelos de Machine Learning10. Construcción de Proyectos Industriales de Machine Learning con Python

11. Puesta en producción de Modelos Industriales de Machine Learning12. Tópico especializado de Redes Cognitivas y Procesamiento de Lenguaje Natural13. Tópico especializado de Procesamiento multi-maquina con Python14. Proyecto fin de curso

05 de Octubre del 2019

Al final el curso en forma aprobatoria el alumno recibirá un certificado por parte de la Escuela Central de Posgrado.

INFORMES E INSCRIPCIONES Escuela Central de Posgrado UNItelefono: 3813826 / 998028384 / 990851902correo: [email protected]