Introducción al aprendizaje automático

Dirigido a Profesionales y personas con interés en temas de ingeniería de aprendizaje automático, ciencia de datos, arquitectura de inteligencia artificial, análisis de negocios y estadística; con interés en ocupar puestos de inteligencia artificial y ciencia de datos en el sector industrial y en mantener a la vanguardia su práctica profesional y docente en temas de actualidad.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es identificar patrones complejos en millones de datos y predecir comportamientos empleando algoritmos que son capaces de mejorarse con el tiempo de manera independiente.

Ejemplos de estos sistemas son los comandos de voz con una asistente digital en un teléfono o en una bocina inteligente.

Actualidad el sector industrial tiene una alta demanda de personal con conocimientos de inteligencia artificial y ciencia de datos, misma que se ha incrementado de manera considerable en los últimos años y seguirá haciéndolo en el futuro cercano. Por ello hoy hay profesiones como: Ingeniero de aprendizaje automático; Científico de datos, Arquitecto de inteligencia artificial, Analista de negocios y Especialista en estadística, quienes encuentran oportunidades de empleo en los servicios financieros, en los sistemas de salud, en ventas y mercadotecnia, en gobierno y en transporte, entre otros.


Total de horas: 20


Inversión: $5,000.00.


Fechas: Inicia el 07 de febrero de 2023. Finaliza el 09 de marzo de 2023.


Sesiones y horario: Martes y jueves de 08:00h a 10:00h, horario del Noroeste de México (10:00h a 12:00h horario del Centro).


Modalidad: Virtual síncrona (Microsoft Teams).


Cupo: Limitado a 20 personas.


Criterios de evaluación

  • Evaluación formativa: Desarrollo de actividades sistemáticas de programación para comprender y reforzar los conceptos, así como detectar el impacto de los conocimientos adquiridos durante el curso.
  • Entregables:

    • Elaboración de un primer modelo de aprendizaje automático
    • Elaboración de un ejemplo de aprendizaje automático supervisado
    • Elaboración de un ejemplo de aprendizaje automático no supervisado
  • Evaluación sumativa: Reporte de programación en el que se indiquen las conclusiones tomadas en base a los resultados de las prácticas que deben corresponder a los objetivos establecidos para el desarrollo de cada práctica de programación.

    Entregable:

    • Trabajo/Reporte final

Criterios de acreditación.

  • Contar con mínimo el 80 % de asistencia en línea.
  • La calificación mínima aprobatoria de 80 (en escala de 0 a 100).
  • Los programas realizados deben funcionar conforme a los criterios establecidos.

Valor en porcentaje de la calificación para acreditar el curso.

  • Evidencia de tres prácticas de programación con los resultados de la ejecución del código de las prácticas:   20 % cada una
  • Evidencia de comprensión de los temas mediante un reporte escrito de las prácticas (Reporte final):   40 %

Se entregará constancia de acreditación.


Instructor: Dr. Moisés Sánchez Adame

El Dr. Sánchez Adame obtuvo su Doctorado en Ingeniería con concentración en redes y sistemas de comunicación; en CETYS Universidad, Campus Mexicali. 1998-2003. Así mismo, obtuvo un grado de Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales, en el CITEDI-IPN, 1986-1998. Es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica, con especialidad en Electrónica, ESIME-IPN, 1981-1986. Posee una amplia experiencia docente desde 1986, y ha realizado investigación científica y aplicada desde el año 2000. Actualmente colabora en la línea de Investigación de Cómputo Inteligente de Alto Rendimiento del CITEDI-IPN.

Ha publicado más de 30 trabajos tanto en foros nacionales como internacionales. Ha participado en más de 10 proyectos de investigación y de desarrollo tecnológico.

Ha dirigido tres tesis de Doctorado y cinco tesis de Maestría, además de un gran número de tesis de Ingeniería.

Sus áreas de interés son la ciberseguridad, Inteligencia Artificial y la computación cuántica.

Es miembro de la Red de Expertos en Telecomunicaciones del IPN, de la Asociación de Egresados del IPN y de la Sociedad de Honor para Académicos Internacionales PHI.