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El pasado jueves 20 de junio de abrieron las inscripciones para los docentes y estudiantes que deseen participar en el proceso de formación virtual que adelanta el Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicaciones con el apoyo de las Instituciones de Educación Superior, entre las que se encuentra la Universidad Autónoma del Caribe.
La temática de los cursos que se van dictar girará en torno a la inteligencia artificial, a través de tres plataformas: Coursera, EdX y Platzi. Cada una dispondrá de 10 cursos con diferente duración, profundización y nivel de complejidad.
Según indicó MinTIC en un comunicado, la meta es capacitar a 700 personas, quienes “podrán certificarse de forma gratuita en máximo 10 cursos ofertados dentro de la misma plataforma, y tendrán hasta el 31 de diciembre de 2019 como fecha límite para terminar los procesos de formación que hayan iniciado”.
Esta estrategia busca aportar al desarrollo de habilidades digitales en estudiantes y docentes, que no sólo les permita mejorar su calidad de vida, sino también estar preparados para afrontar los retos de la educación y la economía.
El proceso de inscripción estará abierto hasta el próximo 28 de junio y los interesados pueden diligenciar el formulario en la página de Colombia Aprende.
Estos son los cursos que se van a estar ofertando:
Plataformas |
||
Platzi |
EDX |
Coursera |
Introducción a Machine Learning |
Artificial Intelligence (AI) |
IA para Todos |
Machine Learning Aplicado a Python |
Data, Models and Decisions in Business Analytics |
Intro to TensorFlow en Español |
Introducción al Deep Learning |
Computing for Data Analysis |
Introducción a Data Science: Programación Estadística con R |
Machine Learning para Análisis Predictivo |
Deep Learning with Python and PyTorch |
Convolutional Neural Networks |
DialogFlow: Programación de Chartbots por voz |
Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning |
Applied Social Network Analysis in Python |
Inteligencia Artificial con IBM Watson |
Deep Learning Explained |
Introduction to Machine Learning |
Python |
Essential Math for Machine Learning: Python Edition |
Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra |
Bases de Datos en AWS |
From Graph to Knowledge Graph - Algorithms and Applications |
Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus |
Ingeniería de Datos con Python |
Natural Language Processing (NLP) |
Deep Learning for Business |
Big Data en AWS |
Big Data Analytics Using Spark |
Machine Learning with Big Data |