AI y Machine Learning for Business: un curso en línea

Southampton Data Science Academy

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AI y Machine Learning for Business: un curso en línea

Southampton Data Science Academy

Sobre este curso

De una forma u otra, AI determinará el futuro de la tecnología. Si bien tiene partidarios y opositores vocales, no hay duda de que su impacto será transformativo. Si bien el campo está cambiando rápidamente, hay mucho que aprender, pero también muchas formas de darle forma y contribuir. Este curso te enseña lo que necesitas saber para ser parte de este viaje.

Resumen del curso

AI ha presentado algunos de los avances técnicos más sorprendentes de la última década, superando las capacidades humanas en dominios tan diversos como el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje natural, la detección de patrones, la predicción y los dispositivos autónomos. Ha demostrado que puede transformar industrias enteras en el transcurso de unos pocos años y cambiar la manera en que pensamos sobre nuestras vidas, empleos, negocios, gobierno y sociedad.

El curso está organizado según un marco de capacidades principales de inteligencia artificial. Sigue un enfoque de aprendizaje basado en problemas, donde cada capacidad de IA se analiza en el contexto de un estudio de caso de negocios. Abarca una combinación de materiales de aprendizaje, incluyendo videos cortos tutoriales, recorridos guiados, presentaciones, ejercicios en línea y lecturas adicionales, y ha sido diseñado para permitir que profesionales de los sectores público y privado adquieran los conocimientos y habilidades que les permitan comprender cómo usarlos. AI en su organización.

Objetivos y resultados de aprendizaje

Al final de este curso, habrá desarrollado las habilidades y el conocimiento para poder identificar aplicaciones potenciales para AI en su negocio. Usted será capaz de:

  • Explica qué es AI, el rol que puede jugar y los beneficios potenciales que puede traer a tu organización
  • Identificar las capacidades principales de AI y las tecnologías asociadas centrales necesarias para entregarlas
  • Describa los diferentes componentes necesarios para entregar complejos sistemas de IA, como autos autónomos o asistentes inteligentes
  • Discuta las implicaciones éticas de la IA en diferentes áreas de la economía, el gobierno y la sociedad
  • Identificar diferentes tipos, características y usos de los datos en soluciones de IA
  • Describa las clases fundamentales de extracción de información, clustering, predicción, así como las técnicas de búsqueda y planificación
  • Identificar software que se puede usar para procesar, analizar y extraer el significado del lenguaje natural, imágenes y datos numéricos para desarrollar conocimientos y comprensión

Evaluación

Tarea 1: identificar y articular una oportunidad de IA para su negocio

En función de los temas presentados en la primera semana del curso, se le pedirá que identifique un problema "simple" dentro de su organización que cree que se podría mejorar o resolver mediante el desarrollo y la aplicación de una solución de inteligencia artificial.

Tarea 2: planificar y cuantificar cómo hacer que esta oportunidad suceda

Considerando cada uno de los estudios de casos presentados en las semanas 2, 3 y 4, se le pedirá que presente un informe para un público no especializado. Comparará y contrastará los tipos de soluciones de inteligencia artificial desarrolladas en cada estudio, las razones para la selección de la solución de IA, los beneficios para la organización y el "valor" esperado o el retorno de la inversión de la solución.

Tarea 3: aplica lo que has aprendido en el curso para perfeccionar tu propuesta

Utilizando el conocimiento obtenido a través de una discusión de cada estudio de caso, volverá a abordar el problema simple identificado en la primera asignación y propondrá una solución revisada. Se le ha encomendado la tarea de producir un informe que describa una solución basada en la inteligencia artificial para este problema, que explique por qué y cómo difiere su solución revisada de la solución original, al tiempo que aborda cualquier problema legal, moral o ético identificado.

Silaba

Semana 1 - Introducción a la IA

  • Comprender qué es AI y sus principales clases de aplicaciones y capacidades
  • Comprender la diferencia entre los diferentes tipos de IA y tener una visión general del estado del arte en cada una de estas áreas
  • Familiarícese con las tecnologías centrales asociadas con AI y los principales actores en el campo
  • Comprender la relación entre AI y otras tendencias tecnológicas, como Big Data, Cloud Computing o Internet of Things (IoT)
  • Comprender el papel de los datos en la IA
  • Comprender los mayores desafíos de la aplicación de IA en las organizaciones, incluida la calidad de los datos, la transparencia, los prejuicios y la privacidad
  • Comprenda las limitaciones de la IA

Semana 2 - Estudio de caso: aprender a conocer a sus clientes

  • Comprender la diferencia entre algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados
  • Comprender las clases fundamentales de aprendizaje automático, como la regresión, la clasificación y la agrupación
  • Comprenda qué tipos de problemas puede resolver el aprendizaje automático y sea capaz de seleccionar tareas de aprendizaje automático que sean útiles en un contexto de aplicación
  • Comprender las principales actividades y tecnologías utilizadas para construir una línea de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  • Procesamiento estadístico y distribuciones de palabras
  • Aprenda a generar funciones a partir de datos textuales para servir como entrada a modelos de aprendizaje automático
  • Aplicar regresión, clasificación y agrupamiento para extraer información y recomendar artículos para comprar
  • Aplicar clasificación supervisada para realizar análisis de sentimiento
  • Analizar, evaluar e interpretar los resultados de los modelos de aprendizaje automático

Semana 3: Estudio de caso: mejorar la experiencia del cliente

  • Comprender de qué se trata la prueba de Turing y cómo se puede utilizar para mejorar los sistemas de IA
  • Familiarícese con los métodos y tecnologías más importantes en la generación de lenguaje natural
  • Obtenga una visión general de los enfoques de aprendizaje profundo para PNL y para qué se utilizan
  • Comprender los métodos y herramientas más importantes en la comprensión del lenguaje natural y reconocimiento de voz
  • Aprenda a diseñar agentes conversacionales (es decir, chatbots)

Semana 4 - Estudio de caso: búsqueda y recomendación

  • Algoritmos de agrupamiento
  • Modelado de temas
  • Bases de conocimiento: ¿cómo se construyen? ¿Para qué sirven?
  • Usar una base de conocimiento para el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)
  • Introducción a la web semántica
  • Usar la base de conocimiento para extraer información relevante (es decir, SPARQL y Google Knowledge Graph)

Semana 5 - Estudio de caso: Visión por computadora

  • Enfoques tradicionales para el procesamiento de imágenes y la visión por computadora
  • Clasificación de imágenes y agrupamiento
  • Extracción de características
  • Redes neuronales convolucionales: un modelo de inspiración biológica.
  • Una imagen vale más que 100 (0) palabras: acoplamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) con agentes conversacionales para generar descripciones textuales
  • Sistemas para vigilancia automática

Semana 6: instrucciones futuras para la IA

  • Limitaciones actuales
  • Avances tecnológicos
  • Cambios sociales y culturales
  • Cuestiones éticas
  • Problemas morales
  • Asuntos legales

Hechos del curso

  • Duración: 60 horas (durante 6 semanas)
  • Fechas:
    • 1 de octubre - 9 de noviembre
    • 5 de noviembre - 14 de diciembre
  • Director del curso: Elena Simperl
  • Entrega 100% en línea: tutoriales personales y grupales, autoaprendizaje guiado a través de materiales centrales, Q
  • Prerrequisitos: Buena comprensión básica de la tecnología. La experiencia de codificación previa no es esencial
  • Grupo objetivo: profesionales de negocios, analistas, consultores, gerentes, ejecutivos, etc.
  • Materiales de aprendizaje: tutoriales guiados, video tutoriales, diapositivas, ejercicios en línea, lectura adicional
  • Evaluación y comentarios: 3 piezas, 33% cada una. Retroalimentación al final del curso, que consiste en marcas y comentarios para cada tarea
Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Inglés


Última actualización August 19, 2018
Duración y Precio
Este curso es En línea
Start Date
Fecha de inicio
nov. 2018
oct. 2019
Duration
Duración
60 semanas
Tiempo Parcial
Tiempo completo
Price
Precio
1,500 GBP
£ 1500 por persona, incluido el IVA.
Information
Deadline
Locations
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
Fecha de inicio : nov. 2018
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización dic. 14, 2018
Fecha de inicio : oct. 2019
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Dates
nov. 2018
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización dic. 14, 2018
oct. 2019
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto