Medac sevilla

La inteligencia artificial es una revolución para el Resultado de Aprendizaje **'Obtener imágenes médicas'**. El alumno aprende a usar modelos de 'visión por computador' (redes neuronales entrenadas con TensorFlow) que actúan como un segundo ojo" para el radiólogo. \n\nEl modelo puede analizar una resonancia magnética o un TAC y señalar áreas sospechosas de ser un tumor, permitiendo al alumno participar en el Resultado de Aprendizaje **'Asegurar la calidad de la imagen diagnóstica'** a un nivel superior, mejorando la detección precoz."

El análisis de datos es el núcleo del Resultado de Aprendizaje **'Obtener, analizar y organizar la información en la investigación de mercados'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para procesar grandes volúmenes de datos de ventas y comportamiento de usuarios. \n\nEsto permite al alumno alcanzar el Resultado de Aprendizaje **'Definir estrategias y políticas de marketing'**, creando 'modelos de segmentación' que agrupan a los clientes por su probabilidad de compra, o 'sistemas de recomendación' para la venta cruzada.

El análisis de datos potencia el Resultado de Aprendizaje **'Detectar y analizar las necesidades de intervención social'**. El alumno aprende a usar herramientas de análisis de datos para cruzar información sociodemográfica (paro, renta, nivel de estudios) e identificar las zonas de una ciudad con mayor riesgo de exclusión social. \n\nEsto permite al alumno participar en el Resultado de Aprendizaje **'Diseñar proyectos de intervención social'** de forma más efectiva, focalizando los recursos públicos donde más se necesitan.

El análisis de datos y la inteligencia artificial impactan en el Resultado de Aprendizaje **'Cuantificar la condición física, biológica y motivacional'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar grandes volúmenes de datos de sensores y 'wearables' (pulso, potencia, variabilidad cardíaca). \n\nEsto permite al alumno potenciar el Resultado de Aprendizaje **'Programar el acondicionamiento físico'** usando modelos predictivos de 'machine learning' para detectar patrones de fatiga, optimizar las cargas de entrenamiento y prevenir el riesgo de lesión.

Este curso es el epicentro de esta tecnología. El Resultado de Aprendizaje **'Desarrollar modelos de inteligencia artificial'** se logra usando Python y librerías como TensorFlow y PyTorch. \n\nEl alumno aprende a aplicar estos modelos a problemas audiovisuales: usar 'visión por computador' para el Resultado de Aprendizaje **'Realizar rotoscopia y 'tracking' automático'**; usar 'redes generativas' (GANs) para crear 'deepfakes' éticos o 'upscaling' de imagen; y usar 'procesamiento de lenguaje natural' para subtitular automáticamente.

Este curso es el epicentro de esta tecnología. El Resultado de Aprendizaje **'Aplicar técnicas de 'machine learning''** se logra usando Python y librerías como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. \n\nEl alumno aprende a entrenar modelos, lo que es clave para el Resultado de Aprendizaje **'Desarrollar soluciones de 'deep learning'** (redes neuronales) para visión por computador o procesamiento de lenguaje natural. El Resultado de Aprendizaje **'Gestionar sistemas de 'big data'** se cubre al aprender a usar herramientas para procesar volúmenes masivos de información.

Análisis exploratorio con notebooks interactivos, documentación reproducible y comunicación de insights técnicos.