Inteligencia Artificial & Data Management
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Contenidos ANÁLISIS DE DATOS No nos sirve de nada la capacidad infinita de almacenamiento si no somos capaces de extraer valor de los datos. Este valor se obtiene a través una capacidad analítica que genere conocimiento desde los datos en crudo. El análisis de datos, el machine learning, la minería de texto, el análisis de sentimientos, el deep learning, etc… nos permiten desarrollar algoritmos y sistemas
en transformadores. Abarca desde los conceptos clave y arquitecturas como GPT, BERT y LLaMA, hasta su uso en chatbots, copilots y generación de contenido. Además, introduce técnicas avanzadas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) y bases de datos vectoriales para mejorar la precisión de los modelos. • Introducción a transformers y modelos fundacionales • Arquitectura y entrenamiento de LLMs: GPT, BERT, LLaMA • Aplicaciones empresariales de IA generativa (chatbots, copilots, generación de contenido) • Introducción a Retrieval-Augmented Generation (RAG) y bases de datos vectoriales EXPLOTACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y VISUALIZACIÓN AVANZADA Además de la capacidad analítica debemos saber comunicar el conocimiento que adquirimos a partir de estos algoritmos y modelos. El uso y construcción de buenas visualizaciones de datos es clave para la toma de decisiones “Data Driven”. Durante este módulo veremos algunas de las herramientas más potentes que podemos encontrarnos a la hora de construir dashboards,
paneles de control, KPI’s, alertas, etc... • Principios de visualización de datos y storytelling • Herramientas de visualización modernas (Power BI, Tableau, Looker) • GIS y análisis geoespacial
INFRAESTRUCTURA PARA IA Y MLOPS
En este módulo trataremos de la capa “Hardware” que soportara nuestras tecnologías. Principalmente veremos el concepto de Iaas dentro del Cloud Computing y aprenderemos a desplegar entornos que permitan la implementación de nuestros proyectos en proveedores de mercado como Amazon Web Services, IBM Bluemix, Google Engine, etc. • Cloud Computing y despliegue de modelos en producción (AWS, GCP, Azure) • MLOps y automatización del ciclo de vida de los modelos (MLflow, Vertex AI) CASOS DE USO Este módulo estará compuesto por “Master Classes” que ilustran casos de usos de estas tecnologías en diversos sectores y ambientes (Marketing, Smart Cities, IoT, Retail, Audiovisual, Industria, Riesgos Financieros...), contados por expertos en cada uno de los sectores tratados.
cada vez más inteligentes. • Programación científica con R y Python • Análisis estadístico y exploratorio de datos • Machine Learning: Modelos Clásicos y AutoML • Deep Learning. • Minería de texto, NLP y análisis de sentimientos
IA GENERATIVA Y GRANDES MODELOS DE LENGUAJE IA Generativa y Grandes Modelos de Lenguaje explora el funcionamiento y aplicaciones de los modelos basados
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