{"id":3455,"date":"2023-03-02T19:38:39","date_gmt":"2023-03-02T19:38:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tsaai.eu\/metodologia-para-la-ia-aplicada\/"},"modified":"2023-06-16T13:04:44","modified_gmt":"2023-06-16T13:04:44","slug":"metodologia-para-la-ia-aplicada","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.tsaai.eu\/es\/metodologia-para-la-ia-aplicada\/","title":{"rendered":"Metodolog\u00eda para la IA aplicada"},"content":{"rendered":"

Metodolog\u00eda para la IA aplicada<\/h2><\/div>

<\/i><\/i><\/span>Desarrollo de an\u00e1lisis de datos en IA<\/span><\/a><\/h4><\/div>
\n
    \n
  1. Comprender c\u00f3mo funciona el an\u00e1lisis<\/li>\n
  2. Usar el an\u00e1lisis de datos de manera efectiva en el aprendizaje autom\u00e1tico<\/li>\n
  3. Determinar lo que la IA puede lograr<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>

    <\/i><\/i><\/span>Ciencia de datos en los negocios <\/span><\/a><\/h4><\/div>
    \n
      \n
    1. El proceso de la ciencia de datos<\/li>\n
    2. Aprendizaje autom\u00e1tico en los negocios<\/li>\n
    3. Captura de datos<\/li>\n
    4. Preparaci\u00f3n de datos<\/li>\n
    5. Visualizaci\u00f3n de datos<\/li>\n
    6. Inferencia<\/li>\n
    7. Ingenier\u00eda de datos<\/li>\n
    8. Enfoque de base de reglas vs. enfoque de ciencia de datos<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>

      <\/i><\/i><\/span>Dise\u00f1o de un sistema de IA en producci\u00f3n <\/span><\/a><\/h4><\/div>
      \n
        \n
      1. Introducci\u00f3n al dise\u00f1o de sistemas de IA\n
          \n
        1. Objetivos comerciales y de ML<\/li>\n
        2. Requisitos para los sistemas de IA<\/li>\n
        3. Proceso iterativo<\/li>\n
        4. Enmarcando problemas de IA<\/li>\n
        5. Mente vs. datos<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
        6. Fundamentos de ingenier\u00eda de datos\n
            \n
          1. Fuentes de datos<\/li>\n
          2. Formatos de datos<\/li>\n
          3. Modelos de datos<\/li>\n
          4. Motores de almacenamiento y procesamiento de datos<\/li>\n
          5. Modos de flujo de datos<\/li>\n
          6. Procesamiento por lotes vs. procesamiento continuo<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
          7. Datos de entrenamiento\n
              \n
            1. Muestreo<\/li>\n
            2. Etiquetado<\/li>\n
            3. Desequilibrio de clases<\/li>\n
            4. Aumento de datos<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
            5. Ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas\n
                \n
              1. Funciones aprendidas frente a funciones dise\u00f1adas<\/li>\n
              2. Caracter\u00edsticas comunes Operaciones de ingenier\u00eda<\/li>\n
              3. Fuga de datos<\/li>\n
              4. Buenas caracter\u00edsticas de ingenier\u00eda<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
              5. Desarrollo de modelos y evaluaci\u00f3n fuera de l\u00ednea\n
                  \n
                1. Desarrollo y entrenamiento de modelos<\/li>\n
                2. Modelo de evaluaci\u00f3n fuera de l\u00ednea<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                3. Servicio de predicci\u00f3n y despliegue de modelos\n
                    \n
                  1. Mitos sobre la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico<\/li>\n
                  2. Predicci\u00f3n por lotes vs. predicci\u00f3n en l\u00ednea<\/li>\n
                  3. Compresi\u00f3n de modelos<\/li>\n
                  4. ML en la nube y en local<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                  5. Bias en la distribuci\u00f3n de datos y monitoreo\n
                      \n
                    1. Causas de fallos en un sistema de IA<\/li>\n
                    2. Bias en la distribuci\u00f3n de datos<\/li>\n
                    3. Monitoreo y observabilidad<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                    4. Aprendizaje continuo y prueba en producci\u00f3n\n
                        \n
                      1. Aprendizaje continuo<\/li>\n
                      2. Prueba en producci\u00f3n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                      3. Infraestructura y herramientas para MLOps\n
                          \n
                        1. Almacenamiento y computaci\u00f3n<\/li>\n
                        2. Entorno de desarrollo<\/li>\n
                        3. Administracion de recursos<\/li>\n
                        4. Plataforma de aprendizaje autom\u00e1tico<\/li>\n
                        5. Construir frente a comprar<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                        6. El lado humano de la IA\n
                            \n
                          1. Experiencia de usuario<\/li>\n
                          2. Estructura de equipo<\/li>\n
                          3. IA responsable<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>

                            <\/i><\/i><\/span>M\u00e9todos de explicabilidad del modelo <\/span><\/a><\/h4><\/div>
                            \n
                              \n
                            1. Introducci\u00f3n a XAI<\/li>\n
                            2. Definici\u00f3n de m\u00e9todos y enfoques de explicaci\u00f3n<\/li>\n
                            3. Evaluaci\u00f3n de la calidad de los m\u00e9todos de explicabilidad<\/li>\n
                            4. Tipos de m\u00e9todos de explicabilidad del modelo<\/li>\n
                            5. M\u00e9todos de extracci\u00f3n de conocimiento<\/li>\n
                            6. M\u00e9todos basados \u200b\u200ben la influencia<\/li>\n
                            7. M\u00e9todos basados \u200b\u200ben ejemplos<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>

                              <\/i><\/i><\/span>Desarrollo de un proyecto de IA real <\/span><\/a><\/h4><\/div>
                              \n
                                \n
                              1. Perfil de ingeniero de IA<\/li>\n
                              2. Factores importantes\n
                                  \n
                                1. Aclarar las diferencias entre un cient\u00edfico de datos y un ingeniero de IA<\/li>\n
                                2. Centrarse en la simplicidad en todo el trabajo del proyecto para reducir el riesgo<\/li>\n
                                3. Aplicaci\u00f3n de fundamentos \u00e1giles al trabajo de proyectos de IA<\/li>\n
                                4. Diferencias y similitudes entre DevOps y MLOps<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                5. Planificaci\u00f3n y alcance de un proyecto<\/li>\n
                                6. Comunicaci\u00f3n y log\u00edstica del proyecto<\/li>\n
                                7. Planificaci\u00f3n e investigaci\u00f3n de un proyecto de IA<\/li>\n
                                8. Probar y evaluar un proyecto de IA<\/li>\n
                                9. Pasar de prototipo a MVP<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
                                  <\/div><\/div><\/div>
                                  <\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
                                  <\/a><\/div><\/div>

                                  M\u00e9todos y herramientas en IA<\/a><\/h4>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
                                  <\/div><\/div>

                                  IA aplicada a las Ciencias<\/a><\/h4>\n<\/div><\/div><\/div>
                                  <\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
                                  <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"100-width.php","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-3455","page","type-page","status-publish","hentry"],"yoast_head":"\nMetodolog\u00eda para la IA aplicada - TSAAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.tsaai.eu\/es\/metodologia-para-la-ia-aplicada\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Metodolog\u00eda para la IA aplicada - TSAAI\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.tsaai.eu\/es\/metodologia-para-la-ia-aplicada\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"TSAAI\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-06-16T13:04:44+00:00\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"19 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.tsaai.eu\/es\/metodologia-para-la-ia-aplicada\/\",\"url\":\"https:\/\/www.tsaai.eu\/es\/metodologia-para-la-ia-aplicada\/\",\"name\":\"Metodolog\u00eda para la IA aplicada - 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