Intel·ligència Artificial per al sector IT : Models i Aplicacions
En un món cada cop més impulsat per la tecnologia, la intel·ligència artificial (IA) ha esdevingut una eina fonamental per transformar el sector IT. Les empreses andorranes, ja siguin públiques o privades, tot i operar en un context únic, no són alienes a la necessitat de modernitzar els seus serveis i integrar tecnologies avançades per mantenir-se competitives i eficients.
Aquest programa està dissenyat específicament per a professionals del sector IT que desitgen aprofundir en el coneixement de l’IA i les seves aplicacions pràctiques. Tenir competències sòlides en aprenentatge automàtic, deep learning i processament de dades no només és un avantatge competitiu, sinó una necessitat en un ecosistema tecnològic en constant evolució.
Mitjançant una formació teòrica i pràctica, els participants adquiriran les eines per liderar projectes d’IA, integrar models intel·ligents en entorns locals i potenciar l’ús de dades per optimitzar processos i serveis. El contingut del programa està orientat a donar resposta a les necessitats reals del sector , assegurant que les solucions desenvolupades siguin rellevants i eficaces en el context local.
Beneficis per als participants:
- Comprensió dels fonaments matemàtics i estadístics essencials per a la IA.
- Domini de tècniques modernes de processament de dades i enginyeria de característiques.
- Capacitat per construir, optimitzar i desplegar models d’aprenentatge automàtic i deep learning.
- Experiència en la resolució de problemes reals aplicats al mercat andorrà.
- Coneixement de les millors pràctiques per integrar solucions d’IA en sistemes IT.
Aquest programa és una oportunitat única per als professionals IT de convertir-se en líders en la implementació de tecnologies avançades, contribuint activament al desenvolupament tecnològic del país.
Objectiu
- Dotar als professionals del sector IT de les competències necessàries per desenvolupar projectes d’IA.
- Integrar models d’aprenentatge automàtic i deep learning en entorns locals.
- Potenciar l’ús de dades i tecnologies avançades per millorar els serveis IT.
COL·LABORACIÓ TÈCNICA
Sr. MARTIN LONGOBUCCO. Graduat en Serveis Avançats en Sistemes de Telecomunicacions per la Universitat Politècnica de Madrid, és CEO fundador de CD4 Business.com, empresa dedicada al desenvolupament de software, enginyeria de dades, desenvolupament de projectes IOT,al desenvolupament de models IA i a la formació en aquests camps. Darrerament s’ha especialitzat en la implantació de sistemes IA en local i és un destacat professional en el camp de la Intel.ligència Artificial, IoT (internet de les Coses) i Big Data. En l’àmbit docent destaquem la seva posició com a Director dels programesd’intel·ligència artificial aplicada a l’Empresa de La Salle en el Campus Barcelona. Al mateix temps és el professor-coordinador del programa de transformació digital de la xarxa de municipis catalans, LocalRed. Realitza col·laboracions habituals en la Barcelona Technology School, on s’enfoca a Big Data, DisruptiveTechnologies, i la Transformació Digital al Sector de la Salut. A més,ha estat ambaixador de Mornings4 i membre del consell assessor del Projecte COSY sota el programa marc Horizon 2020 per a lainvestigació i innovació, demostrant el seu compromís amb l’avenç tecnològic i la seva aplicació pràctica a la indústria. Recenment ha estat anomenat “Member of the Advisory Committee of the AI Engineering degree at ESAN University” de Lima. Professor col.laborador de Lidera.
ONLIVE LEARNING – CONNECTA’T A LA PRESENCIALITAT
Des de Lidera oferim en tots els nostres seminaris places presencials i places en format onLive Learning.
- Gràcies a l’adaptació tecnològica de la nostra sala de formació, tots els assistents que es connectin onLive, tindran la possibilitat d’assistir mitjançant zoom a la formació sense perdre els beneficis de la presencialitat.
- Quines són aquestes millores tecnològiques?
- Càmera panoràmica rotativa, perquè no perdis cap detall
- Micròfons i altaveus integrats, perquè ho escoltis tot amb la mateixa claredat que els assistents presencials
- Televisió des de la qual se’t veurà, perquè puguis interactuar amb el formador i els companys sense cap dificultat.
Per poder participar a la formació en format onLive el vostre ordinador ha de tindre un micròfon i una càmera. Tanmateix, la càmera s’ha de mantenir encesa durant tota la formació (exceptuant els descansos). Si la càmera està apagada durant la formació, Lidera es reserva el dret de finalitzar la seva participació a la formació.
Recomanem verificar prèviament la instal·lació de Zoom o assegurar-se de tenir accés a través de la versió web, així com confirmar que la càmera i el micròfon estiguin funcionant correctament abans d’iniciar la formació.
PROGRAMA
1.Fonaments matemàtics i estadístics per a la IA.
- Conceptes clau de matemàtiques i estadística per entendre els fonaments de la IA:
- Introduccoió als elements claus.
- Probabilitat i estadística: distribucions, correlacions i teorema de Bayes.
- Metodes Numèrics.
- Aplicació pràctica en problemes reals del sector IT.
2. Processament de dades i enginyeria de característiques.
- Estratègies per gestionar dades massives:
- Neteja i pretractament de dades.
- Transformació de dades: normalització i escalat.
- Selecció de característiques rellevants mitjançant tècniques estadístiques.
- Introducció a eines com Python (Pandas, NumPy) per al processament de dades.
- Consideracions per al tractament de dades en entorns locals a Andorra.
3. Construcció de models d’aprenentatge automàtic.
- Tipus de models d’aprenentatge automàtic:
- Supervisats: regressió, classificació i arbres de decisió.
- No supervisats: clustering, PCA i detecció d’anomalies.
- Principis per entrenar i validar models:
- Divisió de dades: training, validation i test.
- Mètriques d’avaluació per mesurar el rendiment dels models.
- Introducció a Scikit-learn i frameworks per desenvolupar models.
4. Aplicacions pràctiques dels models.
- Integració de models en sistemes IT locals:
- Automatització de tasques repetitives.
- Anàlisi predictiva per millorar els serveis TI.
- Discussió de casos d’èxit aplicats al mercat andorrà.
5.Deep Learning i Xarxes neuronals.
- Conceptes bàsics de deep learning:
- Arquitectura de xarxes neuronals: capes, neurones i funcions d’activació.
- Backpropagation i optimització de pesos.
- Xarxes neuronals avançades:
- Xarxes convolucionals (CNN) per a imatges i vídeos.
- Xarxes neuronals recurrents (RNN) per a dades seqüencials com textos o temps real.
- Introducció a frameworks com TensorFlow i PyTorch per desenvolupar models de deep learning.
6.Optimització i desenvolupament de models en producció.
- Cicle de vida dels models d’IA:
- Desplegament en entorns de producció.
- Monitoratge i millora contínua dels models.
- Tècniques d’optimització:
- Tuning d’hiperparàmetres.
- Reducció de costos computacionals: pruning i quantization.
- Integració amb sistemes IT existents:
- Creació d’APIs per a models d’IA.
- MLOps com a eina per gestionar fluxos de treball.
7. Resolució de problemes i casos pràctics reals.
- Anàlisi de problemes reals del sector IT a Andorra:
- Optimització de serveis locals com mobilitat, seguretat o gestió d’usuaris.
- Implementació de sistemes de recomanació o anàlisi de logs.
- Desenvolupament d’estratègies per aplicar IA de manera efectiva:
- Identificació d’objectius i selecció de models adequats.
- Integració amb dades locals i consideracions normatives.
IMPORTANT: Per assegurar una experiència d’aprenentatge efectiva durant elprograma de formació, és imprescindible que cada participant porti un ordinador portàtil.
Si és interessant, comparteix-ho!
