Aplicaciones industriales del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Técnica / Industria
Objetivo
Definir los conceptos básicos sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y el funcionamiento de los diferentes tipos de redes neuronales.
Objetivos específicos:
- Describir la evolución que ha tenido lugar en el ámbito de la Inteligencia Artificial y del Machine Learning.
- Distinguir el concepto de red neuronal entre los diferentes tipos de redes existentes utilizando herramientas de deep learning.
- Aplicar los conceptos obtenidos en ejercicios prácticos utilizando las herramientas Keras / TensorFlow
Dirigido a
Personas en activo en régimen general o autónomo y personas en situación de desempleo, con plazas limitadas.
Las personas interesadas en participar deberán cumplir, como mínimo, uno de los siguientes requisitos:
- Certificado de profesionalidad de nivel 1.
- Título Profesional Básico, FP Básica.
- Título de Graduado en Educación Secundaria Obligatoria, ESO, o equivalente.
- Título de Técnico, FP de Grado Medio, o equivalente.
- Certificado de profesionalidad de nivel 2.
- Haber superado la prueba de acceso a ciclos formativos de grado medio.
- Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad.
En caso de no disponer de la acreditación o titulación requerida, será necesario demostrar los conocimientos y competencias suficientes mediante una sencilla prueba de acceso.
Contenido
MÓDULO DE FORMACIÓN 1. Evolución histórica de la Inteligencia Artificial y Machine Learning — 15 horas
- Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Evolución histórica de la Inteligencia Artificial.
- Observación de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Aproximación a las redes neuronales y al deep learning.
MÓDULO DE FORMACIÓN 2. Fundamentos de redes neuronales — 15 horas
- Introducción a las redes neuronales.
- Aproximación conceptual y estructura de una red neuronal.
- Identificación de los tipos de redes neuronales más comunes.
- Aplicación del deep learning a las redes neuronales.
MÓDULO DE FORMACIÓN 3. Ejercicios prácticos con Keras / TensorFlow — 10 horas
- Observación de ejercicios prácticos con Keras / TensorFlow.
- Definición y optimización de una red plana.
- Definición y optimización de una red convolucional.
- Definición y optimización de una red recursiva.
Horario/Calendario
Horario: de 18:00 a 22:00 h
Días de la semana: lunes y miércoles.
Observaciones
Clases en octubre: 19, 21, 26 y 28.
Clases en noviembre: 2, 4, 9, 11, 16 y 18.
Habrá una sesión presencial, pendiente de confirmación.
Es necesario cumplimentar y firmar la ficha de inscripción, Anexo 1, y enviar el resto de documentación solicitada.
Las plazas son limitadas y la inscripción no garantiza la reserva de plaza. La adjudicación se realizará por orden de recepción de la documentación completa.Curso subvencionado. Acción formativa realizada en el marco del programa promovido por el Consorci per a la Formació Contínua de Catalunya.
Inscripción
Duración
40 horas
Fecha inicio:
19/10/2026
Fecha finalización:
18/11/2026
Modalidad
Aula Virtual
Subvencionado
Si
Bonificable
No
* Una vez recibida la solicitud de inscripción, contactaremos para confirmarle la disponibilidad de plaza y solicitarle la documentación necesaria.