Fortalecimiento de capacidades Técnicas

El pasado 11 de septiembre en la ciudad de Bogotá, se dio inicio al proyecto de Inteligencia Artificial y Analítica de Datos, a cargo de Tecnalia Colombia y SinerTIC, dicho proyecto tiene una duración de cinco meses, y cuenta con una participación de 7 empresas. Se desarrollara en cinco etapas: iniciando con un estudio de Vigilancia tecnológica del sector, seguido por una Asesoría virtual por parte de los expertos internacionales a cada empresa para la definición y orientación del prototipo, posteriormente se realizara una transferencia de capacidades a las personas técnicas con una duración aproximada de 6.5 horas cada día, se brindara asesoría remota para acompañamiento en la realización del prototipo de cada empresa y finalmente se realizara un panel con expertos para seleccionar proyectos susceptibles a búsqueda de fuentes internacionales de financiación.

Vigilancia Tecnológica (Tiempo de ejecución: 1 mes)

1. Definición de Objetivos de la Vigilancia Tecnológica:

En esta etapa se determinan los elementos en Inteligencia Artificial y Analítica de Datos que definen los ejes de la búsqueda y posterior análisis, alineados con la transformación digital a nivel global.

2. Identificación de Fuentes de Información:

Se determinan las fuentes de información estructurada y no estructurada disponible a nivel tecnológico, específicamente en artículos científicos, patentes y tendencias tecnológicas

3. Búsqueda de Información

Identificar, buscar y captar la información relacionada con los ejes de búsqueda determinados previamente.

4. Análisis de Información

Construir y plasmar el análisis sobre la vigilancia tecnológica. Niveles analizados: tendencias tecnológicas actuales y futuras, dinámica de patentamiento, dinámica de publicaciones científicas.

5. Validación de resultados

Se interpreta y plasma valor agregado a la información analizada, mediante la identificación de aspectos como las tendencias tecnológicas y áreas de conocimiento con desarrollo potencial a futuro.

6. Divulgación de Resultados

Envío de informe de Vigilancia tecnológica en Inteligencia Artificial y Analítica de Datos, vía correo electrónico, a las empresas participantes del proyecto.

ALINEACION de la transformación digital con la IA y Analítica de datos en empresas: Al iniciar el proyecto se hará una revisión de principales hitos de la transformación digital a nivel global, con el fin de alinear la vigilancia tecnológica con las capacidades que buscan desarrollar en IA y Analítica de Datos.

EJECUCION de la vigilancia tecnológica: Aplicación del ciclo de vigilancia tecnológica en IA y analítica de datos. El informe contendrá la información relevante en términos de patentamiento, producción científica y tendencias futuras alineadas con intereses de las empresas.

Asesoría Virtual

Asesoría remota Inicial

Se realizará una sesión virtual entre las empresas participantes y los expertos de Tecnalia, cuyo objetivo es entender el grado de utilización de técnicas de analítica de datos y de Inteligencia artificial e intentar dilucidar cómo y dónde aplicar estas técnicas en cada empresa.

Duración de la sesión: 1 hora, la cual se llevará a cabo e horas de la mañana para facilitar la interacción con expertos en España.

Como entregable se allegarán a las empresas, memorias de las sesiones donde se presenten los principales hallazgos y conclusiones.

Contenido de la transferencia de capacidades

MÓDULO 1-Introduccion Analítica de Datos e IA

1. Presentación e introducción a la analítica de datos.
2. Analítica descriptiva, predictiva, prescriptiva.
3. Correlación y causalidad.
4. Supervisión y aprendizaje
5. Ontología general de técnicas de análisis de datos: clusterización, clasificación/predicción, optimización.
6. Procedimiento típico de un proceso de analítica de datos.
7. Aspectos prácticos de filtrado, limpieza de datos, rellenado de ceros, preprocesado.
8. Procedimientos de validación de modelos de analítica de datos.
9. Mezclas de expertos.
10. Tecnologías de análisis de datos.
11. Ejemplos de aplicaciones reales. 12. Bases de Inteligencia Artificial

MÓDULO 2- Técnicas de Modelización Descriptiva y Visualización de datos

1. Capacitación de Python. (necesario para las prácticas) a. Conceptos Básicos. b. Manejo de conceptos del Módulo 1.
2. Introducción a la modelización descriptiva.
3. Clusterización o agrupación: taxonomía y técnicas.
4. Detección de muestras atípicas (outliers): concepto y técnicas.
5. Visualización de Datos: a. Introducción b. Ejemplos de visualizaciones y su utilidad. c. Librerías para visualización de datos en Python. d. Prácticas con matplotlib. Uso de algunas visualizaciones y ajuste de parámetros del gráfico

MÓDULO 3- Técnicas de Modelización Predictiva

1. Introducción al módulo avanzado. a. Selección del modelo: validación cruzada y búsqueda por rejilla.
2. Redes neuronales. a. Introducción e historia de la Computación Neuronal. b. Estructura básica de una red neuronal: aprendizaje y Capas y el aprendizaje profundo (“Deep Learning”). adaptación. c. Fundamentos de las redes neuronales artificiales (ANN): estructura y entrenamiento.
3. Máquinas de vectores soporte a. Introducción teórica. b. Tipos de máquinas de vectores soporte. Kernels. Construcción.
4. Árboles de decisión y regresión a. Introducción: árboles de clasificación y regresión. Motivación. b. Introducción de árboles: algoritmos ID3, C4.5. Criterios de partición y podado.
5. Inferencia y aprendizaje bayesiano. a. Introducción formal a la regla de Bayes y a la inferencia Bayesiana. b. Hipótesis MAP/ML para clasificación y predicción.
6. Mezclas de Modelos. a. Bagging. b. Boosting. c. Stacking. d. Bosques aleatorizados (“Random Forest”)
7. Prácticas de Laboratorio. a. Aplicación de modelos en datasets clásicos. b. Tipos de máquinas de vectores soporte. Kernels. Construcción.

MÓDULO 4- Ejercicio Práctico en Sector Bancario o por definir.

1. Ejercicio1: Predicción de morosidad de clientes bancarios: a. Descripción del conjunto de datos a emplear. b. Ejemplo de limpieza, fusión, procesado y construcción del modelo de detección. c. Ejercicio tutelado mediante Python.
2. Ejercicio 2: detección de propensión de compra por parte de clientes bancarios: a. Descripción del conjunto de datos a emplear. b. Ejemplo de limpieza, fusión, procesado y construcción del modelo de detección. c. Ejercicio tutelado mediante Python.
3. Ejercicio 3: Predicción de fuga de clientes bancarios a. Descripción del conjunto de datos a emplear. b. Ejemplo de limpieza, fusión, procesado y construcción del modelo de detección. c. Ejercicio tutelado mediante Python.

TRANSFERENCIA DE CAPACIDADES

Curso de Analítica de datos e Inteligencia Artificial

• La duración del curso será de 24 horas distribuidas a lo largo de 4 días
• El número de personas que podrán asistir al curso es de 2 personas por empresa, para un total de 16 personas por las 8 empresas.
• Se espera que los asistentes al curso por empresa sean Dos Expertos en Analítica de datos e Inteligencia artificial. Quienes serán los encargados de la implementación de todas las tareas técnicas y actividades del curso
• Es necesario que los asistentes traigan sus propios computadores ya que deberán realizar diferentes prácticas a lo largo del curso. Se requiere del uso de un software libre que deberá instalarse y será informado oportunamente para su descarga.

Acompañamiento en Prototipo

ACOMPAÑAMIENTO DESARROLLO DEL PROTOTIPO

Teniendo en cuenta que cada empresa desarrollará autónomamente un prototipo de producto o servicio basado en analítica de datos e inteligencia artificial; contarán con una bolsa de horas de acompañamiento experto en el desarrollo del mismo.

Cada una de las empresas contará con 4 horas y 30 minutos para resolver dudas y dar indicaciones de cómo aplicar las técnicas aprendidas. Estas pueden ser utilizadas durante un periodo de máximo 3 meses durante la ejecución del proyecto.

Panel de Expertos

A través de TECNALIA Colombia, se facilitará un panel de expertos internacionales en el cual cada una de las 8  empresas podrá presentar brevemente  el prototipo desarrollado.

Este panel tiene el propósito de verificar el potencial que tendría el desarrollo para aplicar a convocatorias internacionales o recibir financiación internacional.

Expertos de CDTI – Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial – de España, darán su concepto acerca del potencial mencionado y algunas recomendaciones de mejora y pasos a seguir para cada una de las empresas.