·         Adquirir o aumentar conocimientos y habilidades en la creación y gestión de máquinas virtuales y entornos de contenedorización, como Docker.

·         Desarrollar competencias en el lenguaje de programación Python, incluyendo sus conceptos fundamentales, herramientas de desarrollo y técnicas de contenerización.

·         Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial, incluyendo sus distintas vertientes y enfoques más allá de las redes neuronales.

·         Aplicar técnicas y algoritmos de inteligencia artificial en la resolución de problemas prácticos utilizando frameworks y librerías específicas, como TensorFlow y sklearn.

·         Familiarizarse con herramientas novedosas en el campo de la inteligencia artificial, como chatGPT y derivados, para la construcción de prompts y generación de texto.

·         Evaluar y seleccionar la técnica de inteligencia artificial más adecuada para abordar un problema específico en función de las necesidades y objetivos deseados.

·         Integrar los conocimientos adquiridos en Python, Docker y inteligencia artificial para desarrollar soluciones de software más eficientes, escalables y resilientes.

·         Fomentar el trabajo colaborativo y la resolución de problemas complejos en grupos multidisciplinarios, aplicando las habilidades aprendidas en el curso.

·         Aplicar las habilidades adquiridas en el curso para mejorar el desarrollo y despliegue de aplicaciones y sistemas en entornos profesionales y académicos.

·         Comprender los conceptos fundamentales de las máquinas virtuales y la virtualización del hardware.

·         Conocer la arquitectura y funcionamiento de Docker.

·         Crear y gestionar contenedores Docker para el desarrollo y despliegue de aplicaciones.

·         Adquirir habilidades en la programación con el lenguaje Python, incluyendo el manejo de variables, estructuras de control, funciones y módulos.

·         Utilizar herramientas de desarrollo de Python para mejorar la eficiencia en la creación y mantenimiento de código.

·         Contenerizar aplicaciones desarrolladas en Python utilizando Docker.

·         Comprender los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y sus distintas vertientes.

·         Aplicar diferentes técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas prácticos.

·         Utilizar frameworks y librerías de inteligencia artificial, como TensorFlow y sklearn, para desarrollar sistemas inteligentes.

·         Conocer y aplicar herramientas novedosas en el campo de la inteligencia artificial, como chatGPT y derivados, para la construcción de prompts y generación de texto.

·         Evaluar y seleccionar la técnica de inteligencia artificial más adecuada para un problema específico en función de las necesidades y objetivos deseados.

La sesión se estructurará según la agenda siguiente:

·         ¿Qué es una máquina virtual?

·         ¿Qué es un contenedor Docker?

·         Diferencias entre máquinas virtuales y Docker

·         Lab práctico: Uso de contenedores Docker

18/07/2023 – Sesión Python

La sesión se enfoca en la programación de software utilizando el lenguaje de programación Python, uno de los lenguajes más populares y versátiles del momento. 

Se cubrirán los conceptos fundamentales de programación en Python, como variables, estructuras de control, funciones y módulos. Los estudiantes también aprenderán sobre las herramientas de desarrollo de Python, y la contenerización de los desarrollos.

La sesión se estructurará según la agenda siguiente:

·                   Entorno de desarrollo

·                   Fundamentos de Python

·                   Patrones de diseño

·                   Implementación de Microservicios

·                   Trucos y Sugerencias

·                   Lab práctico: Implementación de microservicio Python y contenerización

19/07/2023 – Sesión Inteligencia Artificial

 Se abordarán los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, en varias vertientes no centradas exclusivamente en las redes neuronales, proporcionando una visión de distintas formas de construir sistemas inteligentes apropiados en relación al fin deseado. 

Los estudiantes tendrás también la oportunidad de experimentar con varios casos prácticos para su resolución tanto con uno de los frameworks más populares, véase TensorFlow, como directamente mediante el uso de librerías específicas en Python como sklearn. 

Se incluirá una visión de herramientas novedosas de uso cada vez más generalizado, principalmente chatGPT y derivados, incidiendo en los aspectos más relevantes para la construcción de prompts.

La sesión se estructurará según la agenda siguiente:

·                   Fundamentos

·                   Inteligencia Artificial Simbólica

·                   Heurísticas

·                   Aprendizaje automático

·                   Lab práctico: Keras y TensorFlow