Curso de Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning + 8 Créditos ECTS

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Curso de Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning + 8 Créditos ECTS

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Duración

200 horas

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Créditos

8 ECTS

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Idioma

Español

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Sin límite

Asistente IA

Temario

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Titulación de Curso de Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

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Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

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Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

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Creamos cosas que funcionan mejor y duran más. Nuestros productos resuelven problemas reales con un diseño limpio y materiales honestos.

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Descripción
El curso Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning te sumerge en el apasionante y creciente mundo de la inteligencia artificial, un sector en auge con alta demanda laboral. En un entorno donde la IA redefine industrias, este curso te equipa con habilidades esenciales para diseñar y entrenar modelos avanzados como Transformes y redes neuronales profundas. Aprenderás desde fundamentos matemáticos hasta la construcción de sistemas inteligentes aplicados a lenguaje, visión y más. Este programa online te otorga la flexibilidad de estudiar a tu ritmo, mientras te ofrece un enfoque integral y actualizado, posicionándote a la vanguardia de la tecnología. Participar en este curso te abrirá puertas a oportunidades profesionales en constante evolución.

Salidas laborales

Las principales salidas profesionales de este curso Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning comprenden puestos como profesional en desarrollo de modelos de IA y Deep Learning, especialista en arquitectura de datos y modelos basados en Transformers y analistas en procesamiento del lenguaje natural para comprensión automática de texto entre otros.

Para qué te prepara

El curso Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning te capacita para desarrollar sofisticados modelos de inteligencia artificial, abarcando desde la comprensión profunda de redes neuronales hasta la implementación de transformers en tareas complejas. Podrás diseñar sistemas de PLN, visión y audio, optimizando arquitecturas para eficiencia computacional y desplegándolos en entornos reales, escalables y seguros.

A quién va dirigido

El curso Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning está dirigido a personas con interés en informática, ingeniería o ciencias afines que busquen especializarse en inteligencia artificial avanzada. Este programa ofrece un enfoque profundo en arquitecturas de transformers, modelos lingüísticos y sistemas inteligentes.

Objetivos

- Comprender los fundamentos matemáticos del deep learning para aplicarlos eficazmente. - Analizar y comparar paradigmas de IA clásica y aprendizaje profundo en contextos reales. - Diseñar y entrenar redes neuronales artificiales para resolver problemas complejos. - Implementar modelos transformers optimizando su arquitectura y eficiencia. - Gestionar el entrenamiento distribuido de transformers en múltiples GPUs. - Aplicar técnicas de fine-tuning en modelos lingüísticos para tareas específicas de NLP. - Desarrollar sistemas de recomendación y búsqueda semántica usando transformers.

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