Especialista en AI con la Fundación ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI y la Fundación PRINCE2® 7 en Gestión de Proyectos

En primer lugar, el curso trata en detalle el área especializada del aprendizaje automático, en la que se genera conocimiento artificial a partir de la experiencia. Al principio, se te presentarán los fundamentos, luego las dos categorías de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como el tema de la evaluación y la mejora. A continuación, el curso explica los métodos del aprendizaje profundo basado en redes neuronales. El aprendizaje profundo, como subárea del aprendizaje automático, utiliza algoritmos para procesos de aprendizaje inteligente. También conocerás el método de gestión de proyectos PRINCE2® y el método de optimización de procesos ITIL®.
  • Tipo de titulación: Certificado "Aprendizaje automático y profundo"
    Certificado "Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI"
    Certificado "PRINCE2® 7 Foundation en Gestión de Proyectos"
  • 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® 7 Foundation in Project Management (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • 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)

Perceptrón

Cálculo de redes neuronales

Optimización de los parámetros del modelo, backpropagation

Bibliotecas de aprendizaje profundo

Regresión frente a clasificación

Curvas de aprendizaje, sobreajuste y regularización

Optimización de hiperparámetros

Descenso de gradiente estocástico (SGD)

Momentum, optimizador Adam

Tasa de aprendizaje


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 de modelos

Formación previa no supervisada

Aumento de datos de imágenes, IA explicable


CNN regional (aprox. 1 día)

Localización de objetos

Problemas de regresión

Redes neuronales ramificadas


Métodos de generación creativa de imágenes (aprox. 1 día)

Redes Generativas Adversariales (GAN)

Deepfakes

Modelos de difusión


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

Aprendizaje de transferencia en PNL

Traducciones

Método secuencia a secuencia, arquitectura codificador-decodificador


Modelos lingüísticos (aprox. 1 día)

BERT, GPT

Capas de atención, transformadores

Tuberías de generación de texto

Resumidores

chatbots


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® 7 Foundation en Gestión de Proyectos

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 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


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


La importancia de las personas en los proyectos PRINCE2® (aprox. 1 día)

Gestión del cambio

Liderazgo y gestión

Comunicación en el proyecto


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 la calidad

Gestión de riesgos

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 periódicamente.

Se requiere el lenguaje de programación Python, se recomiendan conocimientos previos en el campo de la analítica de datos.

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).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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