Professionals i estudiants interessats a conéixer les diverses eines de IA per a ser aplicades en diferents empreses/sectors productius. El perfil dels participants és el d'enginyers, matemàtics, físics, químics, estadístics i economistes. No és necessària experiència prèvia en aquesta mena de temàtica.
Per a admetre als estudiants es tindrà en compte: a) titulació universitària amb la qual s'accedeix; b) experiència laboral prèvia en tema de dades/IA; c) entrevista personal amb l'estudiant
1. Definir els conceptes fonamentals de la intel·ligència artificial, incloent xarxes neuronals, algorismes d'aprenentatge profund, processament de llenguatge natural, i visió computacional.2. Descriure el funcionament i l'aplicació d'algorismes clau d'aprenentatge profund, en problemes de regressió, classificació, agrupament i de IA generativa.3. Interpretar el rendiment de models d'intel·ligència artificial, utilitzant mètriques d'avaluació com a precisió, recall, F1-score, i corbes ROC per a comprendre l'efectivitat i el comportament dels models.4. Relacionar conceptes teòrics d'aprenentatge profund amb aplicacions pràctiques, vinculant algorismes i enfocaments teòrics amb problemes del món real en àrees com a medicina, finances, i tecnologia.5. Demostrar habilitats en el disseny, entrenament i avaluació de models d'intel·ligència artificial per a resoldre problemes pràctics, aplicant tècniques de preprocesamiento, selecció de característiques i ajust de hiperparámetros.
