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Entendiendo la Inteligencia Artificial: los fundamentos básicos al alcance de todos UNED

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Sobre el curso

Es innegable que la Inteligencia Artificial se ha convertido en la última moda tecnológica. Ha pasado de la ciencia ficción a los periódicos y telediarios sin que nos diera tiempo a prepararnos para ello. Se puede decir que incluso existe una cierta “burbuja” informativa que de alguna manera recuerda a lo que ocurrió con la “nube” hace pocos años.

Pero, ¿de qué nos están hablando exactamente cuándo usan el término “Inteligencia Artificial”? ¿Estamos a pocos años de encontrarnos con robots tipo Terminator por las calles? ¿Qué diferencia hay entre “Big Data”, “Inteligencia Artificial”, “Machine Learning” y “Deep Learning”? ¿Cuáles son las capacidades reales, a día de hoy, de estas tecnologías y cómo me pueden ayudar en mi trabajo o investigación? ¿Cuáles son los riesgos sociales de la adopción de este tipo de tecnologías?

En este curso trataremos de contestar a estas preguntas ofreciendo una aproximación al Aprendizaje Automático -Machine Learning- asequible a todas las audiencias, intentando evitar los detalles complejos, de forma que al finalizar el curso, cuando leas el próximo artículo en el que hablen de Inteligencia Artificial seas capaz de diferenciar el grano de la paja, puedas imaginar todo tipo de aplicaciones para tu entorno de trabajo o dispongas de los conocimientos mínimos que te permitan estar más preparado para participar, en colaboración con expertos, en la gestión e implantación de proyectos que hagan uso del Aprendizaje Automático.

Ya seas gestor, profesional, científico, estudiante o, simplemente, alguien que siente curiosidad, sé bienvenido. Creemos que las seis lecciones de las que consta este mini-curso te permitirán dar el primer paso en el descubrimiento de la tecnología de la que todos hablan.

Calendario del curso

  • Inicio del curso: 27 de mayo de 2019
  • Fin de la atención tutorial: 16 de junio de 2019
  • Cierre del curso: 15 de octubre de 2019

Requisitos

Este curso se ha diseñado para todo tipo de personas e intentando minimizar al máximo los aspectos matemáticos de la materia. Si sabes sustituir valores en ecuaciones e interpretar una gráfica simple, el único requisito para realizar el curso es que tengas curiosidad.

Equipo docente

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Jesús Ramos Guillou

Actualmente alumno del Máster en Inteligencia Artificial Avanzada de la UNED, es Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas por la Universidad Pontificia de Salamanca desde el año 2000 e Ingeniero en Informática por la Universidad de Valladolid desde 2004. Tiene también un Máster Universitario en Desarrollo de Sistemas de Comercio Electrónico de la Universidad de Salamanca (2005). Su experiencia profesional se enmarca en la Administración Pública en la que trabaja desde hace 18 años, actualmente en el sector de los servicios sociales y anteriormente también en los sectores educativo y cultural.

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Emilio Letón Molina

Emilio Letón Molina es Licenciado en Matemáticas por la UCM en 1989 y doctor en Matemáticas en la misma universidad en 2002. En la actualidad es profesor contratado doctor de la UNED en el departamento de Inteligencia Artificial, al que se incorporó en 2009. Anteriormente fue profesor del departamento de Estadística de la UC3M durante 5 años. Asimismo, ha trabajado durante 15 años en departamentos de Planificación y Estadística dentro del sector bancario y de la industria farmacéutica. Sus líneas de investigación incluyen el Análisis de Supervivencia, tests no paramétricos, PLS, Meta-Análisis, Bioestadística y B-Learning. Ha participado en 29 proyectos de innovación docente en los últimos 10 años (siendo coordinador en 7 de ellos) colaborando con distintas universidades: UNED, UC3M, UCM y UPM. Ha recibido 1 premio en excelencia en publicaciones científicas (UC3M) y 5 premios en excelencia docente (1 en UC3M, 3 en UNED y 1 en OCW Consortium). En @emilioleton se pueden encontrar sus tweets y su página web personal con información ampliada de su curriculum.

Temario

  1. ¿Inteligencia Artificial? Aclarando conceptos
  2. Aprendizaje automático
  3. Construcción de un modelo de aprendizaje
  4. Redes neuronales y aprendizaje profundo
  5. Selección de modelo y análisis del error
  6. Consideraciones sociales de la IA

Síguenos en Twitter:#MOOCIAmXm

  1. Course Number

    InteligArtific_001
  2. Classes Start

    27 May 2019
  3. Classes End

    15 October 2019
  4. Estimated Effort

    12 horas (4 horas por semana)
  5. Price como oyente

    0€
  6. Price del certificado (1ECTS)

    40€
  7. Price de la credencial de superación del curso

    15€
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