MATERIA 9

 Inteligencia Artificial aplicada a series temporales

  • Introducción a las series temporales e Inteligencia Artificial

– Introducción al análisis de series temporales: definición, características, modelos.
– Introducción a Machine learning, deep learning, bigdata e inteligencia artificial.
– Conceptos básicos deep learning.
– Herramientas y técnicas para implementación de modelos de deep learning.

  • Procesamiento de series temporales y lenguaje natural con
    técnicas de deep learning

– Arquitectura básica para el procesamiento de series temporales.
– Arquitecturas avanzadas para el procesamiento de series temporales.
– Herramientas para el desarrollo e implementación del procesamiento de series temporales.
– Arquitectura básica para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). – Arquitecturas avanzadas para el NLP y LLMs (Large Language Models).
– Herramientas para el desarrollo e implementación de modelos de NLP.

  • Asistentes Virtuales.

– Conceptos básicos sobre los asistentes virtuales.
– Herramientas y plataformas para el desarrollo de asistentes virtuales.
– Introducción a dialogflow

5 ECTS

PROFESORADO

Este es el equipo que guiará el módulo.

Rafael González Perea

Rafael González Perea

COORDINADOR

Agronomía

g72goper@uco.es

Francisco Márquez García

Francisco Márquez García

PROFESOR

Finca Experimental Campus de Rabanales

fmarquez@uco.es

Máster en Transformación digital del sector agroalimentario  y forestal
ETSIAM – Universidad de Córdoba

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