Adimen artifiziala eta Big Datan espezializatutako goi-mailako teknikaria
Ikasturte bat (900 ordu gutxienez: 600 Ikastetxean eta 300 enpresan gutxienez)
Informatika eta Komunikazioak Familiako edozein Zikloa
Informazioaren kudeaketa eta datu masiboen ustiapena optimizatzen duten sistema adimendunak programatzea eta aplikatzea, datuetarako sarbidea modu seguruan bermatuz eta
ezarritako estandarretan eskatzen diren irisgarritasun-, erabilgarritasun- eta kalitate- irizpideak eta printzipio etiko eta legalak betez.
Adimen artifizialeko sistemak ezaugarritzea, eta erakundeen eta enpresen eraginkortasun operatiboaren hobekuntzarekin lotzea. Adimen artifizialeko sistemen ereduak erabiltzea, problemak ebazteko sistemak inplementatuta. Hizkuntza naturalaren prozesamendua haren aplikazioekin lotzea, haren potentziala zehaztea eta haren mugak identifikatzea. Sistema robotizatuak aztertzea diseinu- eta inplementazio-aukerak ebaluatuz. Sistema adituak aplikatzea kontrolatzaile adimendunek sistemaren portaeran duten eragina ebaluatuz. Adimen artifizialaren garapenari printzipio legalak eta etikoak aplikatzea, eta prozesuan integratzea.
Adimen artifizial indartsua eta ahula ezaugarritzea, eta erabilerak eta aukerak zehaztea. Ikaskuntza automatikoko sistemen (Machine Learning) teknikak eta tresnak zehaztea, eta problemak ebazteko aplikagarritasuna aztertzea. Gainbegiratutako ikaskuntza-algoritmoak aplikatzea, ereduaren emaitza optimizatuta eta lotutako arriskuak minimizatuta. Gainbegiratu gabeko ikaskuntza-teknikak aplikatzea eta konpontzea saiatzen diren problema motekin lotzea. Neurona-sareen eredu konputazionalak aplikatzea, eta adimen artifizialeko beste metodo batzuekin alderatzea. Ikaskuntza automatikoko sistemekin praktikan lortutako emaitzen kalitatea baloratzea, konputazioaren funtsezko printzipioak
integratuta.
Programazio-lengoaiak ezaugarritzea eta adimen artifizialaren garapenean duten egokitasuna baloratzea. Adimen artifizialeko aplikazioak garatzea, modelatze-inguruneak erabilita. Negozioetako hobekuntzak ebaluatzea, konbergentzia teknologikoa integratuta. Industria- eta negozio- automatizazioko ereduak ebaluatzea, eta enpresek espero dituzten emaitzekin lotzea.
Informazioa osatzen, prozesatzen eta aztertzen duten datuak eskuratzeko eta aztertzeko teknikak aplikatzea, eta horiek erabiltzen dituzten sistemak egokitzea eta inplementatzea. Hainbat ingurune konputazionaletan aginte-koadroak konfiguratzea, datuak aztertzeko teknikak erabilita. Datuak kudeatzea eta biltegiratzea, erantzunak datu-multzo handietan bilatzea erraztuz. Big Data soluzioetan erabilitako datuak bistaratzeko tresnak aplikatzea, emaitzak aztertzeko eta aurkezteko zereginak erraztuz.
Proposatutako arazoen konponbideak kudeatzea, biltegiratze-sistemak eta datu-zentroarekin lotutako tresnak erabilita. Biltegiratze-sistemak eta horien inguruko ekosistema zabala kudeatzea, datu kopuru handien prozesamendua erraztuz, akatsik gabe eta azkar. Datuen osotasun-mekanismoak sortzea, banatutako fitxategi-sistemetan mantentzen direla egiaztatzea eta datuen tratamenduan dakarren gainkarga baloratzea. Sistema baten monitorizazioaren jarraipena egitea, hornitzen diren zerbitzuen fidagarritasuna eta egonkortasuna ziurtatuta. Datu-kopuru handi bat informazio esanguratsu bihurtzeko Big Dataren teknikak baliozkotzea, negozio-erabakiak hartzea erraztuz.
Lan praktikak inguruko enpresetan egin. Ikasle bakoitzak tutore bat izango du ikastetxean eta instruktore bat enpresan. Hauek ikaslearen praktikaren jarraipen zehatza eramango dute.
