Samsung Innovation Campus en Inteligencia Artificial
Con el objetivo de impulsar el aprendizaje en nuevas tecnologías y mejorar la empleabilidad de los jóvenes españoles, Samsung lanza una nueva convocatoria de Samsung Innovation Campus Curso de Inteligencia Artificial. Este curso te sumergirá en un contenido teórico-práctico permitiéndote convertirte en un experto en esta tecnología. Adquirirás conocimiento en Phyton, probabilidad, estadística, Machine Learning y Deep Learning que utilizarás para crear tu propio proyecto.
El curso se desarrollará en modalidad ON LINE.
Fecha de realización: 7 de septiembre al 2 de diciembre de 2020.
Horario: 16:30-20:30h.
Fecha de preinscripción: hasta el 31 de julio de 2020.
Número de plazas: 20
Para optar a una de las plazas ofertadas, se deberán cumplir los siguientes requisitos:
- Edad comprendida entre 18 y 25 años.
- Tener experiencia previa demostrable en programación orientada a objetos (Java, JS, C++,...).
- Poseer conocimientos básicos de Probabilidad y Estadística.
- Estar registrado en la comunidad Samsung Dev Spain.
Para acceder al proceso de selección, primero deberás mandar un correo electrónico a formacion@samsungdevspain.es indicando:
- En el asunto "Registro en Samsung Innovation Campus Curso de Inteligencia Artificial-sede UMA".
- Nombre completo y datos de contacto.
- Curriculum Vitae y cualquier certificado que justifique que cumples los requisitos.
Si cumples los requisitos y eres uno de los seleccionados pasarás a la fase de inscripción en la Universidad de Málaga y tendrás que:
- Realizar la preinscripción del curso siguiendo las instrucciones que se proporcionarán en ese momento.
- Si es necesario, la universidad podrá ponerse en contacto con los candidatos para solicitar cualquier información adicional o hacerles una entrevista personal.
Para más información puedes contactar en: samsungic@uma.es
A continuación puedes encontrar más detalles sobre el temario que se impartirá en el curso:
Capítulo 1. Introducción a la AI
- Unidad 1. Concepto de la Inteligencia Artificial.
- Unidad 2. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
- Unidad 3. Tendencias en Inteligencia Artificial.
- Unidad 4. Course Roadmap.
Capítulo 2. Programación en Python
- Unidad 1. Python I
- Unidad 2. Python II
- Unidad 3. Python III
- Unidad 4. Python IV
- Unidad 5. Python V
Capítulo 3. Librerías Python
- Unidad 1. Paquete NumPy
- Unidad 2. Paquete Pandas
- Unidad 3. Visualización
Capítulo 4. Probabilidad y estadística
- Unidad 1. Entendiendo la Probabilidad
- Unidad 2. Entendiendo la Estadística I
- Unidad 3. Entendiendo la Estadística II
- Unidad 4. Prueba de hipótesis estadística
Capítulo 5. Machine Learning - Parte I
- Unidad 1. Preprocesado de datos
- Unidad 2. Aprendizaje no supervisado
- Unidad 3. Regresión
Capítulo 6. Machine Learning - Parte II
- Unidad 1. Predicción de Clasificación (Básico)
- Unidad 2. Predicción de Clasificación (Avanzado)
Capítulo 7. Machine Learning - Parte III
- Unidad 1. Procesamiento de Lenguaje Natural
- Unidad 2. Procesamiento de Imagen
Capítulo 8. Deep Learning - Parte I
- Unidad 1. Introducción al Deep Learning
- Unidad 2. Aprendizaje Profundo: Diferentes temáticas.
Capítulo 9. Deep Learning - Parte II
- Unidad 1. Deep Learning con Keras
Capítulo 10. Iniciando un proyecto de AI
Capítulo 11. Proyecto final de AI