10 Cursos de tecnología Curso de verano Degree Programs in Reino Unido

El objetivo de este curso es proporcionarle una introducción rápida pero sólida a los fundamentos teóricos del aprendizaje automático.

En este curso vamos a desentrañar los principales factores que impulsan el ascenso de la economía digital, así como los retos políticos que plantea este rápido ascenso. Hablaremos de cómo las empresas pueden crear y rentabilizar efectos de red, y de cómo las plataformas toman sus decisiones sobre precios y existencias. Analizaremos la economía de los motores de búsqueda, el diseño estratégico de los algoritmos de búsqueda y la fijación de precios de las búsquedas. Debatiremos la respuesta de la política de competencia al auge de las plataformas digitales y, en particular, nos centraremos en los datos de los consumidores y la privacidad.

La IA generativa promete ser una de las tecnologías más transformadoras de la próxima década. Tras la adopción generalizada de herramientas de modelos de lenguaje grande, como Chat GPT y Dall-E, los empresarios han estado experimentando cómo pueden utilizar estas tecnologías para crear nuevas empresas y alterar industrias establecidas.

Inteligencia artificial avanzada y aprendizaje automático: procesamiento del lenguaje natural es un curso que profundiza en los conceptos teóricos de la PNL, explorando sus aplicaciones actuales e imaginando los posibles usos futuros en diversos dominios. El curso destaca la importancia de la PNL en nuestra vida diaria, enfatizando su integración a través de texto predictivo, herramientas de traducción y dispositivos inteligentes, mostrando el inmenso potencial futuro dentro de esta apasionante área de investigación, particularmente evidente en grandes modelos de lenguaje como Chat-GPT.

En nuestra era de florecientes tecnologías inteligentes y automatización, ya estamos viendo el potencial transformador de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en campos tan diversos como las finanzas, la medicina y la manufactura. Este curso ofrece una introducción práctica a esta área de investigación centrada en el futuro.

Desde automóviles autónomos y realidad aumentada hasta imágenes médicas inteligentes que ayudan a los médicos a identificar enfermedades más rápidamente, la visión por computadora es un campo en rápido crecimiento dentro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En este curso, los estudiantes que ya están familiarizados con los fundamentos teóricos clave de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático profundizarán en las apasionantes capacidades de esta área de investigación y sus aplicaciones.

Equivocarse es parte de lo que nos hace humanos y nuestra inteligencia natural nos ayuda a aprender de nuestros errores. El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático que permite que la inteligencia artificial también aprenda de sus errores, por ejemplo, permitiendo que un robot utilice prueba y error para interactuar con un nuevo entorno y lograr un objetivo. Este curso avanzado examina los fundamentos del aprendizaje por refuerzo y explora las diversas aplicaciones de los métodos de programación dinámica.

El curso comienza con una introducción a la Psicología Computacional y la Inteligencia Artificial, explorando las formas en que los modelos computacionales basados en procesos pueden usarse para representar el funcionamiento del cerebro humano, empleando algoritmos para simular aspectos de la cognición y predecir el comportamiento. Luego nos ocuparemos de cómo dichos modelos se correlacionan con la neurobiología, la red real de células y señales que constituye el cerebro, investigando modelos neuronales, cómo las redes neuronales realizan cálculos y teorías neuropsicológicas del aprendizaje.

El desarrollo de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones basadas en la Física Cuántica cambiará drásticamente varios dominios clave para la Economía del futuro: (i) algunos cálculos muy lentos, cuando los resuelvan las computadoras clásicas, serán acelerados dramáticamente por las nuevas computadoras cuánticas, (ii) mucho Los simuladores cuánticos permitirán simulaciones más precisas de sistemas muy complejos físicos, (iii) los sensores cuánticos lograrán una mayor sensibilidad de los sistemas de metrología, y (iv) las comunicaciones por Internet estarán más seguras mediante la aplicación y el despliegue de la nueva criptografía cuántica sistemas Estos nuevos sistemas basados en Quantum no reemplazarán a los clásicos de información y comunicaciones, pero se ejecutarán junto con ellos, mejorándolos donde los clásicos presentan debilidades críticas, como la imposibilidad de simular algunos sistemas bioquímicos en los sistemas farmacéuticos, logrando un sentido de nanoescala de magnitudes físicas, resolviendo algunos problemas de cómputo duro, o garantizando comunicaciones seguras que nunca podrán ser descifradas por terceros.

El aprendizaje profundo no supervisado es un área emergente de investigación apasionante en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, cuyo objetivo es desarrollar sistemas que puedan aprender a partir de datos no etiquetados. Estos sistemas imitan fielmente la inteligencia humana natural al encontrar patrones en los datos sin instrucciones sobre qué buscar.