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Informe Prácticas
dc.contributor.advisor | Aussó Trias, Susanna | |
dc.contributor.advisor | Giraldo Giraldo, Beatriz Fabiola | |
dc.contributor.author | Gómez Segura, Vaneza. | |
dc.date.accessioned | 2023-05-10T14:12:08Z | |
dc.date.available | 2023-05-10T14:12:08Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2314 | |
dc.description.abstract | 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. | spa |
dc.description.abstract | Training, Preparation of reports, Construction of the Observatory and Attendance at meetings. The following sections specify and describe the tasks performed in each blog. 3.1. Training 3.1.1. Initial Formation On the first day of the internship, I received initial training from my internship tutor and Head of Artificial Intelligence, Susanna Aussó, which consisted of a presentation of the Foundation and current projects underway, as well as the ecosystem in which it is located. locate the Foundation. She provided me with documents on the organization of the Department of Health and the Health System of Catalonia (CatSalut) to delve into all the actors involved and better position the Foundation in the entire ecosystem. While exposing the projects and organization of the area, she also introduced key concepts in the field of AI. The first task assigned was the completion of a series of introductory courses in Artificial Intelligence (AI). The courses are open access to the Kaggle platform, a benchmark in the field of Data Science. Kaggle content includes public code and datasets, free, hands-on, structured training courses, competitions, and computational resources for code development. The courses I took were: 1.python 2. Introduction to Machine Learning 3. Intermediate Machine Learning 4. Introduction to Deep Learning 5. Computer Vision These courses are in English and intersperse theoretical foundations with practical code implementation exercises. They were very useful to learn the basics of AI and Python libraries that allow the most common algorithms to be implemented. | eng |
dc.format.extent | 18 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.title | Informe Prácticas | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado - Practicas de Grado | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Ingeniero(a) Biomédico(a) | spa |
dc.identifier.url | https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=23423 | |
dc.publisher.program | Ingeniería Biomédica | spa |
dc.relation.indexed | N/A | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.subject.armarc | Inteligencia Artificial - Aplicaciones Médicas | |
dc.subject.armarc | Aprendizaje Automático | |
dc.subject.armarc | PYTHON | |
dc.subject.armarc | Aprendizaje Profundo | |
dc.subject.proposal | Inteligencia Artificial - Aplicaciones Médicas | spa |
dc.subject.proposal | Artificial Intelligence - Medical Applications | eng |
dc.subject.proposal | Aprendizaje Automático | spa |
dc.subject.proposal | Machine Learning | eng |
dc.subject.proposal | PYTHON | eng |
dc.subject.proposal | Aprendizaje Profundo | spa |
dc.subject.proposal | Deep Learning | eng |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TP | spa |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
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BB - Reportes de Práctica [60]
Informes de Prácticas Empresariales Realizadas por los Estudiantes