Lo sentimos, en estos momentos este programa no está activo en CanalCursos.com
Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el sector Biotecnológico
- Máster |
- Online
Precio
Contacta con el centro para más información
Pide Información y sin compromiso
Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
REQUISITOS DE ACCESO:
- Este curso está dirigido a profesionales licenciados o graduados en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma y Tecnología de los Alimentos.
Además, se recomienda contar con nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.
Comentarios:
Actualmente, hay un crecimiento exponencial de datos biológicos que han superado la capacidad humana de análisis y que requieren del desarrollo de algoritmos para poder interpretarlos e implementarlos en el ámbito de la biotecnología.
El curso de Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico engloba los elementos necesarios para llevar a cabo, no solo un análisis minucioso de los datos, sino también el desarrollo de estos algoritmos que permitirán la construcción de soluciones predictivas y prescriptivas.
El objetivo es que los estudiantes sean capaces de desarrollar y aplicar técnicas basadas en inteligencia artificial para analizar procesos biológicos, así como utilizar las herramientas y librerías más comunes para su implementación en el ámbito de la biotecnología.
A su vez, este curso formará a los alumnos para que sean capaces de aplicar técnicas de bioestadística y algoritmos de análisis de datos biológicos con el fin de evaluar resultados experimentales e introducirlos en modelos basados en aprendizaje automático, que resolverán problemas de interés para el sector biotecnológico.
Esta formación no solo está orientada a las necesidades de los profesionales del sector de la biotecnología, sino que puede aplicarse a la investigación de diferentes e innovadoras líneas de I+D+i.
Temario:
Analítica de datos biológicos con Python:
Introducción a la programación en Python.
Sintaxis y ejecución de scripts.
Librerías especializadas en datos (Pandas).
Visualización de datos (Matplotlib y Seaborn).
Fundamentos de analítica de datos (extracción, tratamiento, carga, modelado y visualización).
Tratamiento de datos masivos o Big Data.
Etapas de un proyecto basado en inteligencia artificial.
Bioestadística con R:
Introducción a la programación en R.
Sintaxis y ejecución de scripts.
Estadística descriptiva con R (tratamiento de objetos y visualización con ggplot2).
Distribuciones de probabilidad. Estadística inferencial (contraste de hipótesis, métodos paramétricos y no paramétricos).
Regresión y correlación.
Algoritmos de datos biológicos:
Algoritmos, definición y clasificación.
Algoritmos análisis de ADN (alineamiento de secuencias, búsqueda de genes y motivos de unión).
Modelos estocásticos y cadenas de Markov.
Algoritmos basados en inferencia bayesiana.
Aprendizaje automático (Machine Learning) en el sector biotecnológico:
Introducción al aprendizaje automático (métodos supervisados y no supervisados, validación y evaluación).
Minería de datos.
Técnicas de regresión y árboles de decisión.
Análisis basado en agrupamientos.
Análisis basado en grafos.
Análisis de componentes principales.
Aplicación de la Inteligencia Artificial a Proyectos Biotecnológicos:
Métodos de ensamblado de genomas.
Métodos de análisis estructural (formación de cadenas secundarias de ARN y plegamiento de proteínas).
Análisis filogenético y métodos de construcción de árboles filogenéticos (basados en distancias, máxima parsimonia y máxima verosimilitud).
Titulación:
TÍTULO PROPIO: Título expedido por Universidad San Jorge
Duración:
500 horas / 20 ECTS...
REQUISITOS DE ACCESO:
- Este curso está dirigido a profesionales licenciados o graduados en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma y Tecnología de los Alimentos.
Además, se recomienda contar con nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.
Comentarios:
Actualmente, hay un crecimiento exponencial de datos biológicos que han superado la capacidad humana de análisis y que requieren del desarrollo de algoritmos para poder interpretarlos e implementarlos en el ámbito de la biotecnología.
El curso de Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico engloba los elementos necesarios para llevar a cabo, no solo un análisis minucioso de los datos, sino también el desarrollo de estos algoritmos que permitirán la construcción de soluciones predictivas y prescriptivas.
El objetivo es que los estudiantes sean capaces de desarrollar y aplicar técnicas basadas en inteligencia artificial para analizar procesos biológicos, así como utilizar las herramientas y librerías más comunes para su implementación en el ámbito de la biotecnología.
A su vez, este curso formará a los alumnos para que sean capaces de aplicar técnicas de bioestadística y algoritmos de análisis de datos biológicos con el fin de evaluar resultados experimentales e introducirlos en modelos basados en aprendizaje automático, que resolverán problemas de interés para el sector biotecnológico.
Esta formación no solo está orientada a las necesidades de los profesionales del sector de la biotecnología, sino que puede aplicarse a la investigación de diferentes e innovadoras líneas de I+D+i.
Temario:
Analítica de datos biológicos con Python:
Introducción a la programación en Python.
Sintaxis y ejecución de scripts.
Librerías especializadas en datos (Pandas).
Visualización de datos (Matplotlib y Seaborn).
Fundamentos de analítica de datos (extracción, tratamiento, carga, modelado y visualización).
Tratamiento de datos masivos o Big Data.
Etapas de un proyecto basado en inteligencia artificial.
Bioestadística con R:
Introducción a la programación en R.
Sintaxis y ejecución de scripts.
Estadística descriptiva con R (tratamiento de objetos y visualización con ggplot2).
Distribuciones de probabilidad. Estadística inferencial (contraste de hipótesis, métodos paramétricos y no paramétricos).
Regresión y correlación.
Algoritmos de datos biológicos:
Algoritmos, definición y clasificación.
Algoritmos análisis de ADN (alineamiento de secuencias, búsqueda de genes y motivos de unión).
Modelos estocásticos y cadenas de Markov.
Algoritmos basados en inferencia bayesiana.
Aprendizaje automático (Machine Learning) en el sector biotecnológico:
Introducción al aprendizaje automático (métodos supervisados y no supervisados, validación y evaluación).
Minería de datos.
Técnicas de regresión y árboles de decisión.
Análisis basado en agrupamientos.
Análisis basado en grafos.
Análisis de componentes principales.
Aplicación de la Inteligencia Artificial a Proyectos Biotecnológicos:
Métodos de ensamblado de genomas.
Métodos de análisis estructural (formación de cadenas secundarias de ARN y plegamiento de proteínas).
Análisis filogenético y métodos de construcción de árboles filogenéticos (basados en distancias, máxima parsimonia y máxima verosimilitud).
Titulación:
TÍTULO PROPIO: Título expedido por Universidad San Jorge
Duración:
500 horas / 20 ECTS
Sede principal del centro
Zaragoza: Campus Universitario Villanueva de Gállego Autov. A-23 Zaragoza-Huesca, km. 299 - 50830 - Villanueva de Gállego- Zaragoza: Campus Universitario Villanueva de Gállego Autov. A-23 Zaragoza-Huesca, km. 299 - 50830 - Villanueva de Gállego
Ofertas relacionadas
| Disculpa las molestias, en este momento no existen programas similares |
Estás viendo
Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el sector Biotecnológico
Precio