Ventajas competitivas en las PYMES: el binomio Computación de Alto Rendimiento e Inteligencia Artificial

A quién va dirigido

Empresas que quieran potenciar la innovación a través de las últimas tecnologías relacionadas con inteligencia artificial y que manejan una cantidad elevada de datos o procesos complejos.

Objetivos

  • Adquirir conocimientos sobre el mundo de los supercomputadores.
  • Lograr competencias básicas para la utilización eficiente y sencilla de grandes supercomputadores.
  • Obtener información sobre los recursos de supercomputación accesibles para las empresas, tanto a nivel nacional como internacional.
  • Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo, con un enfoque en aplicaciones prácticas para las PYMES.
  • Adquirir conocimientos sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y su aplicación en la mejora de procesos empresariales.
  • Desarrollar habilidades básicas para implementar modelos de NLP utilizando recursos de supercomputación.

Contenido

BLOQUE 1: Supercomputación - 7 horas

  1. Videos
  2. Introducción a la Supercomputación
  3. Sistemas de supercomputación
  4. Acceso a supercomputadores
  5. Oportunidades de Test Before Invest para PYMES
  6. Ejercicio práctico – Utilización de un cluster de Supercomputación

BLOQUE 2: Inteligencia Artificial aplicada a PYMES – 6 horas

  1. Regresión y clasificación. Modelos, métricas y estudio de los datos.
  2. Introducción al Deep Learning. Arquitecturas básicas y entrenamiento de redes neuronales.
  3. Hands-on session: Aplicación de técnicas de Machine Learning.
  4. Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
  5. Modelos de Lenguaje Avanzados y Aplicaciones.
  6. Hands-on session: Aplicación de NLP: Análisis de sentimiento, clasificación de documentos, etc.

Metodología Bloque 1

ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICION
Videotutorial11hAsíncrona – ON LINE
Contenidos teóricos2-52hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE
Ejercicio práctico64hAsíncrono – ON LINE

Metodología Bloque 2

ACTIVIDADAPARTADOSDURACIONIMPARTICION
Contenidos teóricos1,22hSíncrona – ON LINE
Contenidos teórico-prácticos3-64hSíncrona – PRESENCIALES/ONLINE

Requisitos

  • Los participantes deben tener acceso a un ordenador, preferentemente con sistema operativo Linux o Mac (puede ser una máquina virtual o Windows Subsystem for Linux, WSL).
  • Se requieren conocimientos básicos del trabajo con la shell de Linux.
  • Conocimientos básicos de Python y experiencia en la gestión de librerías: Los participantes deben tener experiencia previa en Python, incluyendo conocimientos básicos de programación (estructuras de control, funciones y manejo de librerías).
  • Conceptos de descarga e instalación de librerías usando herramientas como pip.
  • Acceso a un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook o un entorno Python para practicar implementaciones de NLP. Esto puede ser localmente o mediante plataformas como Google Colab.

Todas las actividades cuentan con el soporte de un profesor/tutor para su desarrollo

Profesorado

  • Investigadores del BIFI (Instituto de Biocomputación física de sistemas complejos)

Horario, fecha y lugar

  • Fechas: 11, 13, 18 y 20 de noviembre de 2025
  • Horario:
    • Módulo 1: día 11 noviembre, de 17 a 19h
    • Módulo 2: días 13, 18 y 20 de noviembre, de 17 a 19h
  • Lugar: Aula 42, Instituto BIFI (Edificio I+D+i Campus Río Ebro). C. de Mariano Esquillor Gómez, Edificio I+D, 50018 Zaragoza
  • Duración total: 13h (formato híbrido, 8h síncronas) 

Inscripción