Intelixencia Artificial con Deep Learning

Diploma de curso de formación universitaria

Ámbito: Enxeñería informática e de sistemasCódigo: TCS:1113/2
Área de interese principal: Tecnoloxía | Área de interese secundaria: Transversal

Inicio e fin

07/03/2025 – 01/06/2025

Modalidade

Presencial

Créditos ECTS

4.0 ECTS

Estado

30 prazas

 

Descrición

O curso Intelixencia Artificial con Deep Learning, ten un enfoque eminentemente práctico e está deseñado para aqueles que queren adentrarse no mundo da aprendizaxe profunda. Traballarase co framework Keras, o que nos permitirá construír aplicacións de redes neuronais sen necesidade de coñecementos matemáticos, soamente con coñecementos moi básicos de programación. Ó longo do curso, o asistente aprenderá a procesar secuencias e recoñecer imaxes con arquitecturas como LSTM, CNN, etc. Ademais, o curso abarcará temas como redes MLP, optimización de modelos e avaliación de resultados. Ao final do curso, o alumno terá as habilidades necesarias para construír os seus propios modelos de aprendizaxe profunda e aplicalos a problemas do mundo real.

 

Director/a:

Amador Rodríguez Diéguez

Teléfono contacto:

986 130304

Email contacto:

amador@uvigo.es

Entidade organizadora:

Centro de Posgrado y Formación Permanente

PERÍODO DE INSCRICIÓN
Inscrición
01/01/2025 – 02/03/2025


PERÍODO DE MATRÍCULA
Matrícula
10/01/2025 – 05/03/2025

Inscrición / Matrícula

 

 

Modalidade

Docencia presencial/virtual

32 horas

Docencia non presencial

0 horas

Prácticas en empresa

0 horas

Lugar de impartición
Escola de Enxeñería Industrial (sede campus) e PLATAFORMA DE TELEFORMACIÓN: Moovi

 

Horario

Todos os venres lectivos do 07/03/2025 ó 16/05/2025 (agás o 2 de maio), de 16h a 20h

 

 

Prezos

Público en xeral Alumni UVigo Comunidade UVigo
240 € 216 € 204 €

Observacións aos prezos
As persoas en situación de desemprego ou discapacidade recoñecida poderán solicitar o prezo reducido da comunidade universitaria no momento da matrícula.

 

Obxectivos

– Coñecemento dos principios nos que se basean as redes neuronais.

– Preparación de datos para ser utilizables polas redes neuronais.

– Construcción das principais arquitecturas de redes neuronais: MLP, CNN, RNN, LSTM, etc.

– Uso das principáis técnicas de optimización das redes neuronais: regularización, normalización, etc.

– Coñecemento e uso dos optimizadores e inicializadores máis importantes.

– Coñecemento e sintonización de hiperparámetros

– Uso de funcións de callback no proceso de adestramento das redes.

– Análise do funcionamento das redes: matriz de confusión, curvas ROC, etc.-

 

Destinatarios

Estudantes ou profesionais interesados en entrar no mundo da intelixencia artificial e o Deep Learning, con coñecementos moi básicos de programación.

 

Saídas Profesionais

O asistente rematará o curso con capacidade para deseñar, implementar e aplicar técnicas de Deep Learning en calquera campo profesional.

 

Competencias Específicas

Selección de arquitecturas de redes neuronais en función do problema a resolver

Deseño de redes neuronaisImplementación de redes neuronais

Análise de rendemento de redes neuronais

 

Competencias Transversais

Análise de problemas e evaluación de solucións

Análise de información

Programación informática

 

Condicións de acceso

Ter coñecementos moi básicos de programación en calquera linguaxe.

DOCUMENTACIÓN REQUIRIDA:

1) Documento de identificación.

2) Copia do título universitario ou certificado de estudos previos.

Os participantes das accións formativas subvencionadas deberán ser cidadáns dun Estado membro da Unión Europea ou doutro Estado parte no Acordo sobre o Espazo Económico Europeo e de Suíza, así como os seus familiares recollidos no artigo 2 e 2 bis do Real Decreto 240/2007, do 16 de febreiro, ou ter autorización para permanecer ou residir en territorio español.

 

Criterios de selección

Conocimientos de programación.

 

Materias

id nome caracter créditos
200374 Inteligencia Artificial con Deep Learning Obligatoria 4.0

 

Profesorado

 

Avaliación

Avaliación continua por parte do profesor.

 

Titulación

Intelixencia Artificial con Deep Learning