(MACHINE LEARNING) Y SUS APLICACIONES EN SOLUCIONES IOT INDUSTRIAL
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1. Dotar de un profundo conocimiento sobre la aplicación de la inteligencia artificial al IoT,. 2. El curso te permitirá aportar nuevas líneas de negocio y proponer proyectos de diseño y optimización de las bases de datos en los entornos IOT. 3. Serás z de crear una solución en las bases de datos aplicado al Internet de las Cosas en las diferentes plataformas de IoT integrados con los sistemas actuales industriales. 4. Aplicar las principales tecnologías del IA machine learning al entorno IOT aplicado en casos reales de empresa. A quién va dirigido Profesionales de origen tecnológico: los típicamente informáticos con perfiles desarrollo, o bien otras ingenierías con fuertes conocimientos y alguna experiencia como desarrolladores. De origen por supuesto que también matemáticas, físicas, y ciencias que van a ser las encargadas de identificar potenciales algoritmos y patrones de eventos. Profesionales de ciencias que reciclan sus perfiles profesionales en el sector emergente del internet de las cosas aplicado a la industria. Usuarios intermedios que conocen los fundamentos de Machine learning como los algoritmos clásicos de regresión lineal o logística pero buscan aprender más y explorar otros campos del aprendizaje estadístico. Programadores que les guste el código y que estén interesados en aprender Deep learning. Requisitos Se recomienda saber programar un poco para enfocarse en aprender las técnicas de análisis en “R” aunque no es totalmente necesario Conocimientos de estadística. Temario completo de este curso • Razonamiento probabilístico y sus aplicaciones. • Las redes neuronales. El Deep Learning Implementación de CNN´s con Tensorflow. • Algoritmos bio-inspirados. para reproducir la toma de decisiones humana pero más rápido clasificación de patrones, planificación de procesos y optimización de rutas. • Razonamiento probabilístico. para clasificar y predecir patrones (aías, patrones de fraude, y predecir eventos) • Inteligencia artificial y Machine Learning. Problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datashets? • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño. Ejemplo de integración e industria 4.0, más
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