Informe de prácticas / Vaneza Gómez Segura.

Por: Gómez Segura, VanezaColaborador(es): Giraldo Giraldo, Beatriz Fabiola [director.] | Aussó Trias, Susanna [director.]Tipo de material: Archivo de ordenadorArchivo de ordenadorEditor: Barcelona : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2022Descripción: 18 paginas. ilustracionesTema(s): INTELIGENCIA ARTIFICIAL - APLICACIONES MÉDICAS | | PYTHON | APRENDIZAJE PROFUNDOClasificación CDD: 610.28 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Biomédico) Resumen: Formación, Realización de informes, Construcción del Observatorio y Asistencia a reuniones. En las próximas secciones se especifican y se describen las tareas realizadas en cada blog. 3.1. Formación 3.1.1. Formación Inicial El primer día de prácticas recibí una formación inicial por parte de mi tutora de prácticas y Responsable de Inteligencia Artificial, Susanna Aussó, que consistió en una presentación de la Fundación y de los proyectos en curso actuales, así como de el ecosistema en el que se ubica la Fundación. Me facilitó documentos sobre la organización del Departamento de Salud y el Sistema de Salud de Cataluña (CatSalut) para profundizar en todos los actores implicados y situar mejor a la Fundación en todo el ecosistema. Mientras exponía los proyectos y la organización del área, también introdujo conceptos clave del ámbito de la IA. La primera tarea asignada fue la realización de una serie de cursos introductorios en la Inteligencia Artificial (IA). Los cursos son de acceso abierto a la plataforma Kaggle, referente en el ámbito de la Ciencia de Datos. Los contenidos de Kaggle incluyen código y datasets públicos, cursos de formación estructurados, prácticos y gratuitos, competiciones y recursos computacionales para el desarrollo de código. Los cursos que realicé fueron: 1. Python 2. Introduction to Machine Learning 3. Intermediate Machine Learning 4. Introduction to Deep Learning 5. Computer Vision Estos cursos son en inglés e intercalan fundamentos teóricos con ejercicios prácticos de implementación de código. Fueron de gran utilidad para conocer las bases de la IA y librerías de Python que permiten implementar los algoritmos más habituales.
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Tesis (Ingeniero Biomédico)

Formación, Realización de informes, Construcción del Observatorio y Asistencia a reuniones. En las próximas secciones se especifican y se describen las tareas realizadas en cada blog.
3.1. Formación
3.1.1. Formación Inicial
El primer día de prácticas recibí una formación inicial por parte de mi tutora de prácticas y Responsable de Inteligencia Artificial, Susanna Aussó, que consistió en una presentación de la Fundación y de los proyectos en curso actuales, así como de el ecosistema en el que se ubica la Fundación. Me facilitó documentos sobre la organización del Departamento de Salud y el Sistema de Salud de Cataluña (CatSalut) para profundizar en todos los actores implicados y situar mejor a la Fundación en todo el ecosistema. Mientras exponía los proyectos y la organización del área, también introdujo conceptos clave del ámbito de la IA.
La primera tarea asignada fue la realización de una serie de cursos introductorios en la Inteligencia Artificial (IA). Los cursos son de acceso abierto a la plataforma Kaggle, referente en el ámbito de la Ciencia de Datos. Los contenidos de Kaggle incluyen código y datasets públicos, cursos de formación estructurados, prácticos y gratuitos, competiciones y recursos computacionales para el desarrollo de código. Los cursos que realicé fueron:
1. Python
2. Introduction to Machine Learning
3. Intermediate Machine Learning
4. Introduction to Deep Learning
5. Computer Vision
Estos cursos son en inglés e intercalan fundamentos teóricos con ejercicios prácticos de implementación de código. Fueron de gran utilidad para conocer las bases de la IA y librerías de Python que permiten implementar los algoritmos más habituales.

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