APLICACIONES INDUSTRIALES DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

– Definir los conceptos básicos sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y el funcionamiento de los diferentes tipos de redes neuronales.
– 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/Tensor Flow.

Evolución histórica de la inteligencia artificial y el machine learning
Introducción
Introducción a la inteligencia artificial y machine learning
Evolución histórica de la inteligencia artificial
Observación de la inteligencia artificial y machine learning
Aproximación a redes neuronales y deep learning
Resumen

Fundamentos de redes neuronales
Introducción
Introducción a las redes neuronales
Aproximación conceptual y estructura de una red neuronal
Identificación de los tipos de redes neuronales más comunes
Aplicación de deep learning en redes neuronales
Resumen

Ejercicios prácticos con Keras / Tensor Flow
Introducción
Observación de ejercicios prácticos con Keras / Tensor Flow
Definición y optimización de una red plana
Definición y optimización de una red convolucional
Definición y optimización de una red recursiva
Resumen