Especialista en AI con la Fundación ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI y la Fundación PRINCE2® en Gestión de Proyectos (Versión 7)
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Tipo de titulación: Certificado "Aprendizaje automático y profundo"
Certificado "Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI"
Certificado "PRINCE2® Project Management Foundation (Versión 7)" -
Cualificaciones adicionales: Certificado "Aprendizaje automático
Certificado "Deep Learning -
Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
ITIL® 4 Foundation in IT Service Management (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten) -
Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 12 Semanas
Aprendizaje automático
Introducción al aprendizaje automático (aprox. 5 días)
¿Por qué aprendizaje automático?
Ejemplos de aplicación
Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje parcialmente supervisado, aprendizaje por refuerzo
Ejemplos de conjuntos de datos
Conocer los datos
Datos de entrenamiento, validación y prueba
Visualización de datos
Hacer predicciones
Aprendizaje supervisado (aprox. 5 días)
Clasificación y regresión
Generalización, ajuste excesivo y ajuste insuficiente
Tamaño del conjunto de datos
Algoritmos de aprendizaje supervisado
Modelos lineales
Clasificadores Bayes
Árboles de decisión
Bosque aleatorio
Impulso por gradiente
k-vecinos más cercanos
Máquinas de vectores soporte
Campo aleatorio condicional
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Probabilidades
Aprendizaje no supervisado (aprox. 5 días)
Tipos de aprendizaje no supervisado
Preprocesamiento y escalado
Transformaciones de datos
Escalado de datos de entrenamiento y de prueba
Reducción dimensional
Ingeniería de características
Aprendizaje múltiple
Descomposición de componentes principales (PCA)
Factorización de matrices no negativas (NMF)
Aprendizaje múltiple con t-SNE
Análisis de clústeres
Agrupación de k-Means
Agrupación por conglomerados
Análisis jerárquico de conglomerados
DBSCAN
Algoritmos de clúster
Evaluación y mejora (aprox. 2 días)
Selección y evaluación de modelos
Ajuste de los hiperparámetros de un estimador
Validación cruzada
Búsqueda en cuadrícula
Métricas de evaluación
Clasificación
Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Aprendizaje profundo
Introducción al aprendizaje profundo (aprox. 1 día)
El aprendizaje profundo como tipo de aprendizaje automático
Fundamentos de las redes neuronales (aprox. 4 días)
Perceptrones multicapa
Cálculo de redes neuronales
Optimización de los parámetros del modelo, retropropagación
Bibliotecas de aprendizaje profundo
Regresión frente a clasificación
Funciones típicas de pérdida y activación
Evaluación de la predicción del modelo con métricas
Métricas de regresión y clasificación
Curvas de aprendizaje, sobreajuste y regularización
Optimización de hiperparámetros
Regularización L1/12
Abandono
Parada anticipada
Descenso estocástico del gradiente (SGD)
Optimizador Momentum, Adam
Optimización de la tasa de aprendizaje
Ajuste dinámico de la tasa de aprendizaje
Reducción de la tasa de aprendizaje en la meseta
Optimización de la tasa de aprendizaje con el TensorBoard
Control del proceso de ajuste con callbacks
Guardar y cargar modelos
Red neuronal convolucional (CNN) (aprox. 2 días)
Clasificación de imágenes
Capas convolucionales, capas de agrupamiento
Capas de remodelación, aplanamiento, pooling de media global
Arquitecturas CNN ImageNet-Competition
Redes neuronales profundas, gradientes de fuga, conexiones de salto, normalización por lotes
Aprendizaje por transferencia (aprox. 1 día)
Adaptación y combinación de modelos
Formación previa no supervisada
Aumento de datos de imágenes, IA explicable
Cargador de datos
CNN regional (aprox. 1 día)
Localización de objetos
Segmentación semántica
Problemas de regresión
Redes neuronales ramificadas
Arquitectura YOLO
Modelos U-Net
Métodos de generación creativa de imágenes (aprox. 1 día)
Redes Generativas Adversariales (GAN)
Deepfakes
Modelos de difusión
Superresolución
Suplementación de áreas de imagen
Aplicar modelos de base de Hugging Face
Modelos multimodales
LoRA-Fine-Tuning
Áreas de aplicación de los modelos generativos
Restricciones legales
Redes neuronales recurrentes (aprox. 2 días)
Análisis de secuencias
Capas recurrentes
Retropropagación en el tiempo (BPTT)
Análisis de series temporales
Problemas de gradiente explosivo y evanescente
LSTM (memoria a corto plazo larga)
GRU (Unidad Recurrente Controlada)
RNN profunda
LSTM profunda
Tratamiento de textos mediante redes neuronales (aprox. 2 días)
Preprocesamiento de textos
Incrustación de capas
Clasificación de textos
Análisis de sentimientos
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Traducciones
Generación de textos
Método secuencia a secuencia, arquitectura codificador-decodificador
Modelos sólo codificador y sólo decodificador
Aplicación local de grandes modelos lingüísticos
Modelos lingüísticos (aprox. 1 día)
Arquitectura transfomérica
Atención y atención múltiple
Codificaciones posicionales
Puesta a punto de grandes modelos lingüísticos
Preguntas frecuentes
Tuberías de generación de texto
Resumen
Chatbots
Recuperación Generación aumentada
Agentes de IA
Aprendizaje profundo por refuerzo (aprox. 1 día)
Control de sistemas dinámicos
Sistemas de agentes
Entrenamiento mediante recompensas
Gradientes de políticas
Aprendizaje Q profundo
Redes neuronales bayesianas (aprox. 1 día)
Incertidumbres en las redes neuronales
Evaluación estadística de las previsiones
Confianza, desviación típica
Datos desequilibrados
Métodos de muestreo
Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI
Comprensión de los conceptos clave de la gestión de servicios de TI (aprox. 2 días)
Introducción al concepto de servicio
El esquema de cualificación ITIL
Definición de términos importantes en la gestión de servicios TI ITSM
Conceptos clave de la creación de valor a través de los servicios
Conceptos clave de la gestión de relaciones
Conceptos básicos de ITIL® (aprox. 2 días)
Los principios rectores de ITIL
Tipo, uso e interacción de los principios rectores
Las cuatro dimensiones de la gestión de servicios
Los Sistemas de Valor del Servicio (SVS) de ITIL® y sus componentes
La Cadena de Valor del Servicio, sus actividades y su interacción
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Las Prácticas ITIL® (aprox. 3 días)
Las siete Prácticas ITIL® más importantes
El propósito de las otras ocho Prácticas ITIL
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 3 días)
PRINCE2® Project Management Foundation (Versión 7)
Introducción a la gestión de proyectos basada en PRINCE2® (aprox. 1 día)
Definición y características de un proyecto
Ciclo de control de la gestión de proyectos y las seis dimensiones del proyecto
Desafíos en la gestión de proyectos: ¿por qué fracasan los proyectos?
Ventajas del método de gestión de proyectos PRINCE2
Entornos cliente-proveedor
Proyectos en un entorno comercial
Estructura del método PRINCE2® y sus cinco componentes integrados
Los productos de gestión de PRINCE2
Herramientas digitales y análisis asistidos por IA en la gestión moderna de proyectos
Los principios básicos de PRINCE2® (aprox. 1 día)
Los siete principios básicos de PRINCE2
Enunciados y contenidos de los principios básicos
Relación entre los principios básicos y los temas PRINCE2
Adaptación de PRINCE2® al entorno del proyecto, teniendo en cuenta los métodos de trabajo digitales
La importancia de las personas en los proyectos PRINCE2® (aprox. 1 día)
Gestión del cambio
Liderazgo y gestión
Comunicación en el proyecto
Efectos de los sistemas digitales y asistidos por IA en los procesos de colaboración y cambio
Los siete temas de PRINCE2® (aprox. 3 días)
Caso empresarial (enfoque de gestión de beneficios y enfoque de gestión de la sostenibilidad)
Organización (estructura del proyecto, funciones y responsabilidades)
Creación de planes
Planificación y control de calidad
Gestión de riesgos mediante métodos modernos de análisis y evaluaciones basadas en datos
Gestión de problemas
Control del progreso del proyecto
Los siete procesos PRINCE2® (aprox. 2 días)
Interacción de los siete procesos PRINCE2® en el proceso del proyecto
Actividades en los respectivos procesos PRINCE2
Preparar, dirigir e iniciar un proyecto
Controlar una fase
Gestión de la entrega del producto
Gestionar las transiciones de fase
Cerrar un proyecto
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 2 días)
Es posible que se produzcan cambios, el contenido del curso se actualiza regularmente.
Tras el curso, dispondrá de conocimientos relevantes sobre los temas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Conocerá las razones más importantes para utilizar el aprendizaje automático, las áreas de aplicación y las distintas categorías y conceptos del aprendizaje automático. También comprenderá las áreas de aplicación del aprendizaje profundo y cómo funcionan las redes neuronales. Será capaz de proporcionar procesos de aprendizaje automático y documentación.
Además, dispondrás de importantes conocimientos especializados para evaluar y optimizar los procesos y la calidad de servicio de las empresas y también estarás familiarizado con los términos y conceptos de la Biblioteca de Infraestructuras de TI (ITIL®). También podrás trabajar en proyectos PRINCE2® y estarás familiarizado con sus procesos y terminología. También será capaz de planificar y ejecutar proyectos de TI y medir su éxito.
Informática, matemáticas, ingeniería eléctrica y personas con un título en ingeniería (empresarial).
Estás altamente cualificado en las áreas especializadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, puedes desplegarte en todos los sectores y tienes una gran demanda en el mercado laboral. Puede analizar grandes cantidades de datos en busca de patrones y modelos. El aprendizaje profundo se utiliza a menudo en el contexto de la inteligencia artificial para el reconocimiento facial, de objetos o del habla.
Con conocimientos de gestión de proyectos y servicios informáticos con ITIL® y PRINCE2®, dispondrá de una cualificación adicional muy demandada, especialmente en el sector informático.
Concepto didáctico
Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).
Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.
Aula virtual alfaview
Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.
Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).