Hasta hace poco tiempo un proyecto de inteligencia artificial requería el poder disponer de máquinas muy potentes (clusters de máquinas con GPU's) y complejas infraestructuras para manejar los datos en un contexto de Big Data. Gracias a los servicios totalmente administrados que ofrecen los principales proveedores de servicios Cloud, cualquier persona, empresa u organización puede armar un proyecto incluso sin tener un ingeniero de datos a disposición. Es posible incluso acceder a modelos de reconocimiento de imágenes o video ya entrenados y listos para ser utilizados.
El estudiante aprenderá algunos de los principales servicios totalmente administrados desde la nube que le permitirán armar una solución que incorpore inteligencia artificial, sin necesidad de contar ni con infraestructura propia ni con capacidades propias de ingeniería de datos. Se realizarán miniproyectos que permitirán experimentar con algunas de las herramientas disponibles desde dos de los principales proveedores de servicios Cloud: Azure y GCP.
El formato de estudio es 100% en línea y se estructura sobre técnicas metodológicas activas, mediante las cuales el participante puede interactuar con sus pares y tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual. Se contempla el ejercicio práctico de los conocimientos adquiridos a través de mini proyectos de aplicación.
Dirigido a:
- Profesionales, especialmente del área tecnológica, que estén involucrados o planeen participar en proyectos de Big Data y Machine Learning de sus organizaciones, con el interés de ampliar sus herramientas e incorporar las soluciones basadas en la nube, con ventajas tanto desde el punto de vista técnico como económico.
Objetivos de aprendizaje:
- Identificar los principales servicios administrados y orientados al trabajo en ciencia de datos e inteligencia artificial disponibles en la nube.
- Desarrollar soluciones que utilicen inteligencia artificial usando servicios disponibles en la nube.
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.
Magíster en Inteligencia Artificial, Universidad Adolfo Ibáñez. Ingeniera Matemática, Universidad de Santiago de Chile. Postítulo de Inteligencia de Negocios, Universidad de Chile. Actualmente es Senior Customer Engineer (ML & AI) en Google. Su línea de investigación es la ciencia de datos. Ha trabajado en diversas industrias en sus 8 años de experiencia, tales como banca, telecomunicaciones, retail y salud. Es miembro activo de 2 organizaciones sin fines de lucro, «Analytics & Python» y «R-Ladies», las cuales buscan fomentar el uso de herramientas y técnicas para todas las personas, en particular R-Ladies, además busca disminuir la brecha de género en este rubro técnico donde la participación de mujeres no es tan equilibrada.
¿Te gusta esta publicación?
Comparte esta publicación
