CHRISTIAN VELASCO GALLEGO
Doctor en Arquitectura Naval e Ingeniería Marina y Oceánica por la University of Strathclyde (Glasgow, Reino Unido). Presenta experiencia investigadora en la aplicación de la inteligencia artificial para el mantenimiento de sistemas navales. Actualmente, desarrolla su actividad investigadora dentro del Grupo de Investigación ARIES (Inteligencia Artificial y Sistemas Emergentes) y desempeña su labor docente como profesor de inteligencia artificial del grado de ingeniería informática en la Universidad Antonio de Nebrija. También posee experiencia profesional como consultor técnico en tareas como la implementación de herramientas de Business Intelligence y el desarrollo de software. Sus principales intereses se centran en Smart Maintenance, Real-time Intelligent Systems, Computer Vision, Digital Twins y Digital Supply Chain.
Tema 0. Presentación del curso
El objetivo principal de este tema es el de presentar el curso.
Tema 1. Introducción a Python
El objetivo principal de este tema es el de introducir los conocimientos básicos de Python necesarios para que el estudiante pueda desarrollar el presente curso con éxito. Este tema es opcional para aquellos estudiantes que presentan conocimientos avanzados de este lenguaje.
Tema 2. Introducción a la minería de datos, a la inteligencia artificial y al aprendizaje computacional. Posibles aplicaciones en el sector marítimo
El objetivo principal de este tema es el de introducir los conceptos de inteligencia artificial, minería de datos y aprendizaje computacional. Además, se analizarán posibles aplicaciones de estos conceptos dentro del sector marítimo mediante el estudio de casos prácticos.
Tema 3. El preprocesamiento de los datos
El objetivo principal de este tema es el de introducir las fases principales del preprocesamiento de los datos y facilitar su aplicación práctica.
Tema 4. Modelos de Clusterización
El objetivo principal de este tema es el de aplicar metodologías de clustering.
Tema 5. Modelos de Regresión
El objetivo principal de este tema es el de introducir las técnicas de regresión y facilitar su aplicación práctica.
Tema 6. Modelos de Clasificación
El objetivo principal de este tema es el de aplicar metodologías de clasificación.
Tema 7. Evaluación de modelos
El objetivo principal de este tema es el de analizar los procesos de evaluación de modelos.
Tema 8. Caso práctico completo
El objetivo principal de este tema es el de introducir un proyecto completo de minería de datos mediante el uso de inteligencia artificial y, concretamente, aprendizaje computacional.
Tema 9. El futuro del sector marítimo con la aplicación de inteligencia artificial
El objetivo principal de este tema es la de discutir cómo influirá este tipo de tecnologías en el futuro del sector marítimo.
El curso se imparte online a través de nuestro campus virtual en un entorno cómodo y flexible al eliminar los desplazamientos y los horarios rígidos de la formación presencial. Toda la documentación (apuntes, material didáctico, material de apoyo, presentaciones,...) se facilita a través de dicha plataforma web en formato electrónico.
El alumno dispone de herramientas de autoevaluación, ejercicios propuestos por el profesor y corrección de los mismos de forma personalizada y de tutorías a través de medios online en contacto directo con el profesor del curso, asegurando así una formación eficaz con un alto grado de aprovechamiento para el alumno.
Al finalizar el curso el alumno recibe Certificado expedido por la Fundación Ingeniero Jorge Juan, acreditando la realización de esta acción formativa, en el que se detalla el título, horas de curso, fecha de realización y programa detallado.
Se recomienda tener conocimientos básicos de programación. El lenguaje que se utilizará durante el curso es Python. Por ello, se proporcionará a aquellos estudiantes que se quieran introducir a este lenguaje de programación una unidad introductoria con los conocimientos básicos de Python para que puedan desarrollar este curso con éxito.
