Artificial Intelligence in Data Driven Analysis
Curso
A Distancia
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
A distancia
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Horas lectivas
36h
Los métodos basados en inteligencia artificial están siendo cruciales para mitigar deficiencias actuales en herramientas para analizar datos debido al volumen, la falta de escalabilidad, y extracción de conocimiento dentro del contexto de los datos. La inteligencia artificial basada en los datos está transformando el análisis de los datos al ofrecer un nivel de velocidad, escala y granularidad limitado también por la capacidad de procesamiento del humano. La inteligencia artificial centrada en los datos tiene como objetivo mejorar la calidad de los mismos para lograr óptimos resultados al aplicar métodos computacionales sobre la información (datos). La inteligencia artificial centrada en los datos se ocupa del etiquetado, aumento, gestión y conservación de los datos. Puede parecer el preprocesamiento de datos, sin embargo, enfatiza un ciclo de vida interactivo que consiste en la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y el análisis de errores. Finalmente, la inteligencia artificial centrada en datos tiene como objetivo exponer, presentar y construir un enfoque sistemático y las herramientas computacionales propias, necesarias para facilitar este proceso.
A tener en cuenta
En este curso podrá adquirir conocimiento de fundamentos matemáticos, algorítmicos, y técnicas de análisis basadas en la inteligencia artificial a partir de los datos, aplicado a diversos escenarios. Además, de adquirir conocimiento de las matemáticas fundamentales para el diseño y creación de métodos basados en inteligencia artificial, experimentando en diferentes ambientes de trabajo como ejecución en entornos Linux y ambientes basados en la nube. Podrá tener lar habilidad en el manejo de librerías que permitan llevar a cabo implementaciones que hagan uso de métodos basados en inteligencia artificial, de igual manera, le permitirá conocer y modelar a partir de datos análisis basados en técnicas de inteligencia artificial enfocados en diferentes problemas de la industria.
Profesionales, estudiantes e investigadores que trabajen en áreas de ingeniería de sistemas, ciencia de datos, áreas afines, y con interés en fortalecer su conocimiento en Artificial Intelligence in Data-Driven Analysis, la inteligencia artificial centrada en los datos con el objetivo en mejorar la calidad de los datos para lograr mejorar resultados al aplicar métodos computacionales sobre estos. Es deseable, pero no indispensable, experiencia práctica en Desarrollo de Software y fundamentos matemáticos para el análisis de datos.
Contar con conexión a internet de banda ancha. Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo. Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft. En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché. Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso. Disponer de materiales para tomar apuntes.
La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.
El curso tendrá sesiones magistrales con la exposición y discusión de los temas principales para realizar análisis de seguridad al igual que la detección y prevención de ataques informáticos en entornos reales. Se presentarán conceptos fundamentales y teóricos soportado con diapositivas, seguido de actividades prácticas (en forma de laboratorios) de manera remota. Finalmente, habrá actividades de discusión dónde los participantes opinarán y contrastarán experiencias técnicas y de cultural laboral e implementarán los casos de uso práctico.
Opiniones
Logros de este Centro
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Materias
- Inteligencia artificial
- Análisis de datos
- The Foundations
- Pattern classification
- Representation of patterns
Programa académico
Módulo I – Introduction to AI (4 horas)
- ¿What Is AI? The Foundations of AI, The AI scope.
Módulo II – Problem-solving and formulation (6 horas)
- Problem formulation, Solving Problems by Searching, Heuristic Functions, Local Search and Optimization Problems, Adversarial Search.
Módulo III – Propositional logic, First order predicate logic. (6 horas)
- Predicate logic, Term and logic formulas, Clausal form/Conjunctive canonical form.
- Propositional logic, logic formulas, Proof based on truth table, Basic laws, Clausal form/Conjunctive canonical form.
Módulo IV – Pattern Recognition. (4 horas)
- Pattern classification and recognition, Feature vector representation of patterns.
Módulo V – Uncertainty (4 horas)
- Entropy, Quantifying Uncertainty, uncertainty and rational decisions.
Módulo VI – Decision trees (4 horas)
- Making Simple Decisions, Learning Decision Trees, Expressiveness of decision trees, Ensemble Learning methods.
Módulo VII – Bayesian networks. (4 horas)
- Probabilistic Reasoning, The Semantics of Bayesian Networks, Bayesian nets.
Módulo VIII – Markov decision processes and models. (4 horas)
- Inference by Markov chain simulation, Analysis of Markov models, Hidden Markov Models.
Información adicional
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