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: 2, 8, 9 y 10 abril de 2025
  • Horario:
    • Bloque 1 – 2 de abril 17:00 a 19:00 la parte síncrona
    • Bloque 2 – Síncrona online 8 de abril de 17:00 a 19:00
    • Síncrona Presencial/online 9 y 10 de abril de 17:00 a 19:00
  • 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 (6h sesiones presenciales/online + 7h de contenidos a visualizar por el alumno/a)
Microcredenciales Universidad de Zaragoza

Esta actividad formativa que se realiza en el marco del Aragón EDIH está certificada como microcredencial universitaria con sello de órgano de la Universidad de Zaragoza

Inscripción