Categoría: Educación

timizar la consulta y extracción de información según especificaciones técnicas y estándares de mercado.
CE1.4 Distinguir las características de los sistemas gestores de datos orientados a datos específicos (imágenes, sonidos, documentos, planos geográficos y videos, entre otros), para mejorar los procedimientos de consulta utilizados según especificaciones técnicas y estándares de mercado.
CE1.5 Formular, reconocer y especificar técnicas de recuperación de la información, para ser utilizadas en el sistema de información según el modelo de datos y tipología del gestor de datos implementado en el sistema de información.
C2: Distinguir las características y funciones de los lenguajes y herramientas de consulta y extracción de información de los sistemas gestores de datos, teniendo en cuenta sus especificaciones técnicas y funcionales.
CE2.1 Determinar las funcionalidades y características de los lenguajes de consulta utilizados en los gestores de datos, para su utilización en los procedimientos de extracción y consulta de información según las especificaciones técnicas propias del lenguaje.
CE2.2 Determinar las funcionalidades y características de las herramientas utilizadas en los gestores de datos, para su utilización en los procedimientos de extracción y consulta de información según especificaciones técnicas de las herramientas.
C3: Aplicar procedimientos de extracción y consulta de información en el sistema gestor de datos, utilizando lenguajes de consulta específicos según necesidades dadas.
CE3.1 Utilizar la gramática, sintaxis y semántica del lenguaje de consulta utilizado, para la creación de procedimientos de extracción de la información según las normas de codificación y desarrollo dadas.
CE3.2 En un supuesto práctico, de extracción y consulta de la información utilizando lenguajes de consulta específicos del sistema gestor de datos, según un diseño especificado:
- Identificar las fuentes de información para la creación de los procedimientos de consulta y extracción.
- Crear procedimientos que permitan formular consultas para la recuperación de la información.
- Recuperar y archivar procedimientos de consultas y extracción previamente establecidos para explotar la información del sistema.
- Depurar y verificar los procedimientos creados utilizando las especificaciones implementadas en el lenguaje para asegurar la calidad de los resultados.
- Establecer formatos de presentación y publicación de la información extraída del sistema gestor de datos utilizado para la posterior distribución de la misma.
- Documentar los procedimientos creados.
C4: Aplicar procedimientos de extracción y consulta de información en el sistema gestor de datos, utilizando herramientas específicas.
CE4.1 Clasificar las diferentes formas de trabajo ofrecidas por la herramienta de aplicación, para su selección en la creación de procedimientos de extracción y consulta de información, según necesidades funcionales y especificaciones técnicas.
CE4.2 En un supuesto práctico, de extracción y consulta de la información utilizando herramientas específicas en el sistema gestor de datos y según unas necesidades dadas:
- Identificar las fuentes de información para la creación de los procedimientos de consulta y extracción.
- Formular consultas que permitan la recuperación de la información según un diseño dado.
- Recuperar y archivar consultas previamente establecidas para optimizar los procesos de explotación de la información.
- Establecer formatos de presentación y publicación de la información extraída del sistema gestor de datos utilizado para realizar la distribución de la misma según un diseño dado.
C5: Aplicar los procedimientos de configuración de pasarelas y medios de conexión para extraer y consultar información de sistemas gestores de datos, según necesidades funcionales.
CE5.1 Enunciar características generales de pasarelas y medios de conexión para permitir su selección y utilización en los procedimientos de extracción y consulta de información, según las especificaciones técnicas de los sistemas gestores de datos.
CE5.2 Identificar los parámetros a configurar en una pasarela o medio de conexión para poder extraer y consultar información de sistemas gestores de datos, según especificaciones técnicas de la infraestructura de comunicaciones y del sistema gestor de datos.
CE5.3 Usar medios de conexión y pasarelas para extraer y consultar información del sistema gestor de datos implementado, según especificaciones funcionales.
Capacidades cuya adquisición debe ser completada en un entorno real de trabajo:
C3 respecto a CE3.2; C4 respecto a CE4.2.
Otras capacidades:
Adaptarse a la organización, a sus cambios organizativos y tecnológicos, así como a situaciones o contextos nuevos.
Responsabilizarse del trabajo que desarrolla y del cumplimiento de objetivos.
Transmitir información con claridad, de manera ordenada, estructurada, clara y precisa respetando los canales establecidos en la organización.
Mantener una actitud asertiva, empática y conciliadora con las personas demostrando cordialidad y amabilidad en el trato.
Mostrar iniciativa en la búsqueda de soluciones y en la resolución de problemas.
Adoptar actitudes posturales saludables en el entorno de trabajo.
Contenidos:
1. Modelos de datos
Descripción. Características generales. Tipos de modelos de datos. Compatibilidades entre modelo de datos.
2. Sistemas gestores de datos
Características. Componentes de un sistema gestor de datos. Funcionamiento de un sistema gestor de datos. Relación entre los sistemas gestores de datos y los modelos de datos. Características de los sistemas gestores de datos operacionales (OLAT). Características de los sistemas gestores de datos orientados a las tomas de decisiones o análisis de datos (OLAP). Sistemas gestores de datos avanzados.
3. Procedimientos de extracción y consulta de información en los sistemas gestores de datos
Búsquedas en sistemas gestores. Optimización de la recuperación. Utilización de lenguajes de consultas. Ventajas e inconvenientes. Entornos de trabajo. Utilización de herramientas. Ventajas e inconvenientes. Funcionalidades. Presentación de la información. Normativa aplicable en materia de protección de datos.
4. Lenguajes de consulta y extracción de datos
Características. Funcionalidades. Lenguajes utilizados en sistemas gestores de datos relacionales (SQL). Lenguajes utilizados en sistemas gestores orientados a objetos (OQL). Lenguajes de consulta utilizados en sistemas gestores de datos relacionales orientados a objetos. Lenguajes de consulta utilizados en sistemas gestores de datos relacionales con extensiones de formatos de documento de marcas extendidas (XML-QL). Otros lenguajes de consulta y extracción de datos. Procedimientos de pruebas.
5. Herramientas de consulta y extracción de información de los sistemas gestores de datos
Características. Funcionalidades de las herramientas. Herramientas utilizadas en los sistemas gestores de datos operacionales. Herramientas utilizadas en los sistemas gestores de datos orientados a los análisis de datos. Otras herramientas utilizadas en los sistemas gestores de datos.
6. Pasarelas y medios de conexión
Características. Parámetros de configuración. Procedimientos de verificación. Guía de uso y utilización de pasarelas y medios de conexión.
Parámetros de contexto de la formación:
Espacios e instalaciones:
Los espacios e instalaciones darán respuesta, en forma de aula, aula-taller, taller de prácticas, laboratorio o espacio singular, a las necesidades formativas, de acuerdo con el Contexto Profesional establecido en la Unidad de Competencia asociada, teniendo en cuenta la normativa aplicable del sector productivo, prevención de riesgos laborales, salud laboral, accesibilidad universal, diseño universal o diseño para todas las personas y protección medioambiental.
Perfil profesional del formador o formadora:
1. Dominio de los conocimientos y las técnicas relacionados con la consulta y extracción de información de distintas plataformas de almacenamiento de datos, que se acreditará mediante una de las dos formas siguientes:
- Formación académica de nivel 2 (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior) o de otras de superior nivel relacionadas con el campo profesional.
- Experiencia profesional de un mínimo de 2 años en el campo de las competencias relacionadas con este módulo formativo.
2. Competencia pedagógica acreditada de acuerdo con lo que establezcan las Administraciones competentes.
MÓDULO FORMATIVO 2: PROCESAMIENTO DE DATOS PARA SU USO EN SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Nivel: 3
Código: MF2492_3
Asociado a la UC: Procesar los datos para su uso en sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático
Duración: 150 horas
Capacidades y criterios de evaluación:
C1: Aplicar técnicas de extracción de datos de las fuentes, previa identificación y clasificación de las mismas, estableciendo el filtrado inicial y configurando pasarelas que permitan su acceso para su posterior carga y análisis.
CE1.1 Identificar las fuentes de datos y conocimiento, clasificándolas:
- Según su origen: sistemas gestores de datos, sistemas IoT, plataformas de datos en ‘streaming’, integración con APIs u otro,
- Según su naturaleza: estructuradas o no estructuradas,
- Según sean formales, tales como las provenientes de fuentes jurídicas o bien no formales, como audios, imágenes o textos provenientes de redes sociales.
CE1.2 Describir tipos de filtros y consultas para la extracción de datos, explicando su funcionalidad.
CE1.3 Describir procedimientos de manejo de datos masivos y de mejora de tiempos de proceso de los mismos, tales como el proceso cercano a las fuentes en el caso de fuentes de datos distribuidas, explicando sus mecanismos de funcionamiento.
CE1.4 Describir tipos de pasarelas de conexión, identificando mecanismos de configuración y conexión.
CE1.5 En un supuesto práctico de extracción de datos de las fuentes:
- Conectar las fuentes de datos, configurando las pasarelas que permiten su acceso y teniendo en cuenta el tipo: estructurados, no estructurados; formales o no formales.
- Establecer los filtros y consultas para la extracción de datos desde las fuentes, previa selección, configurándolos, considerando la posibilidad de distribución de datos y de procesamiento cercano a las fuentes para maximizar tiempos de proceso, conforme a las especificaciones de análisis y según la naturaleza de los datos.
- Extraer los datos desde sus orígenes, conforme a las especificaciones de análisis y según la naturaleza de los datos
C2: Aplicar técnicas exploratorias para identificar y describir la estructura y variables en los datos en el dominio de aplicación.
CE2.1 Describir técnicas y posibilidades de almacenaje de los datos para componer conjuntos, identificando su naturaleza.
CE2.2 Identificar la estructura, variables y relaciones de los conjuntos de datos aplicando técnicas exploratorias.
CE2.3 Identificar entidades, volumetrías, relaciones y atributos, para documentar cada conjunto de datos, describiendo sus características.
CE2.4 En un supuesto práctico de aplicación de técnicas exploratorias para identificar y describir la estructura y variables en los datos en el dominio de aplicación:
- Almacenar los datos recogidos de fuentes diversas para componer conjuntos de datos, identificando su naturaleza.
- Explorar los conjuntos de datos recogidos por separado, identificando su estructura y relaciones para el análisis de variables.
- Documentar cada conjunto de datos, identificando entidades, volumetrías, relaciones y descripción de atributos, entre otros, para trabajar en las especificaciones de análisis de los datos, según los objetivos de negocio.
C3: Aplicar técnicas de verificación de datos mediante cálculos estadísticos, escribiendo código para explorar atributos de los datos con el fin de evaluar la cobertura y calidad del conjunto, de modo que permita la selección de los atributos clave para el entrenamiento de modelos, siguiendo unas especificaciones de análisis proporcionadas.
CE3.1 Describir las técnicas estadísticas de análisis de la calidad técnica de los datos, que se aplican para su verificación, explicando sus características y objetivos.
CE3.2 Identificar técnicas de evaluación de la calidad de los datos basadas en cálculos estadísticos tales como frecuencia y distribución, para detectar la cobertura y el sesgo, describiendo sus características.
CE3.3 En un supuesto práctico de verificación de datos:
- Aplicar técnicas estadísticas sobre los datos, identificando y describiendo la calidad técnica de los mismos, escribiendo código o usando herramientas software.
- Aplicar técnicas estadísticas sobre los datos, tales como frecuencia y distribución, identificando y describiendo la cobertura y sesgo de los mismos, escribiendo código o usando herramientas software.
- Documentar los resultados de la evaluación, detallando cualitativa y cuantitativamente el sesgo, la frecuencia, la cobertura y la calidad encontrados.
C4: Aplicar técnicas de selección de datos mediante la depuración, limpieza, construcción y posterior clasificación en conjuntos, para su uso posterior en el modelado analítico, según unas especificaciones del diseño.
CE4.1 Identificar los atributos de los datos, explicando sus características, para su selección según especificaciones del diseño y tomando como base los resultados de las verificaciones realizadas.
CE4.2 Identificar técnicas de limpieza y depurado de datos de entrenamiento, tales como la normalización, categorización o imputación de valores ausentes, entre otros, describiendo sus características y operativa.
CE4.3 Identificar técnicas de construcción de un conjunto de datos, describiendo sus características y las posibles variables sintéticas a añadir, atendiendo a las especificaciones de diseño de los modelos a implementar y según las técnicas de Inteligencia Artificial en las que se basen dichos modelos.
CE4.4 En un supuesto práctico de selección de datos:
- Depurar los datos de entrenamiento, siguiendo especificaciones y criterios dados, aplicando normalización y teniendo en cuenta las evaluaciones y verificaciones detectadas previamente.
- Depurar los datos de entrenamiento, siguiendo especificaciones y criterios dados, aplicando categorización y teniendo en cuenta las evaluaciones y verificaciones detectadas previamente.
- Depurar los datos de entrenamiento, siguiendo especificaciones y criterios dados, aplicando imputación de valores ausentes y teniendo en cuenta las evaluaciones y verificaciones detectadas previamente.
- Construir un conjunto de datos, añadiendo variables sintéticas fruto de cálculos agregados tales como normalización, reescalado y media móvil respecto a una ventana deslizante temporal.
Capacidades cuya adquisición debe ser completada en un entorno real de trabajo:
C1 respecto a CE1.5; C2 respecto a CE2.4; C3 respecto a CE3.3; C4 respecto a CE4.4.
Otras capacidades:
Responsabilizarse del trabajo que desarrolla y del cumplimiento de los objetivos.
Demostrar cierto grado de autonomía en la resolución de contingencias relacionadas con su actividad.
Comunicarse eficazmente con las personas adecuadas en cada momento, respetando los canales establecidos en la organización.
Adaptarse a la organización, a sus cambios organizativos y tecnológicos, así como a situaciones o contextos nuevos.
Adoptar actitudes posturales adecuadas en el entorno de trabajo.
Mostrar una actitud de respeto hacia los compañeros, procedimientos y normas de la empresa.
Cumplir las medidas que favorezcan el principio de igualdad de trato y de oportunidades entre hombres y mujeres.
Valorar el talento y el rendimiento profesional con independencia del sexo.
Aplicar de forma efectiva el principio de igualdad de trato y no discriminación en las condiciones de trabajo entre mujeres y hombres.
Contenidos:
1. Fuentes de datos para un sistema de Inteligencia Artificial basado en aprendizaje automático
Fuentes de datos y de conocimiento. Definición.
Clasificaciones para descripción de datos. Orígenes y tipos (estructuradas y no estructuradas; formales y no formales).
Tecnologías y herramientas de extracción y conexión para conjuntos masivos de datos según su naturaleza y uso, tales como: conectores IoT, conectores para eventos en tiempo real, conectores SQL u otros.
Tecnologías y herramientas de almacenamiento para conjuntos de datos según su naturaleza y uso tales como gestores de datos SQL o noSQL, centralizados o distribuidos, basados en grafos, clave-valor u otros.
El ciclo de preparación de los datos para un sistema de Inteligencia Artificial.
2. Perfilado de datos
Conceptos y dimensiones de perfilado de datos: entidades, volumetrías, relaciones y atributos de un conjunto de datos.
Técnicas exploratorias y herramientas para visualización y manipulación de datos.
3. Verificación de la calidad de los datos
Calidad de datos.
Evaluación de calidad de datos para la inteligencia artificial.
Técnicas de evaluación de calidad técnica de datos y no conformidades.
Definición de cobertura y sesgo para Inteligencia Artificial.
Técnicas de evaluación de sesgo y cobertura basadas en cálculos estadísticos.
4. Limpieza y depurado de datos
Perfilado de datos para el caso de uso con la perspectiva de negocio: atributos, características, dimensionalidad y variables sintéticas. Técnicas de limpieza y depurado de datos de entrenamiento. Normalización, categorización, imputación de valores ausentes y otras.
Técnicas de generación de un conjunto de datos para el entrenamiento de un sistema de Inteligencia Artificial.
Parámetros de contexto de la formación:
Espacios e instalaciones:
Los talleres e instalaciones darán respuesta a las necesidades formativas de acuerdo con el contexto profesional establecido en la unidad de competencia asociada, teniendo en cuenta la normativa aplicable del sector productivo, prevención de riesgos laborales, accesibilidad universal y protección medioambiental. Se considerará con carácter orientativo como espacios de uso:
- Instalación de 2 m² por alumno o alumna.
Perfil profesional del formador o formadora:
1. Dominio de los conocimientos y las técnicas relacionados con el procesamiento de datos para su uso en sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático, que se acreditará simultáneamente mediante las dos formas siguientes:
- Formación académica de nivel 2 (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior) o de otras de superior nivel relacionadas con el campo profesional.
- Experiencia profesional de un mínimo de 2 años en el campo de las competencias relacionadas con este módulo formativo.
2. Competencia pedagógica acreditada de acuerdo con lo que establezcan las Administraciones competentes.
MÓDULO FORMATIVO 3: ENTRENAMIENTO DE MODELOS EN SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Nivel: 3
Código: MF2493_3
Asociado a la UC: Entrenar modelos en sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático
Duración: 150 horas
Capacidades y criterios de evaluación:
C1: Utilizar herramientas estadísticas y de aprendizaje automático para encontrar correlaciones entre variables con anterioridad al diseño y entrenamiento de modelos.
CE1.1 Describir técnicas de la estadística y el aprendizaje automático (‘machine learning’) para la detección de correlaciones entre variables, tanto lineales como no lineales.
CE1.2 Describir procedimientos de categorización de variables tales como mapas de bits (‘one-hot vectors’) u otros, explicando sus características y objetivos.
CE1.3 Describir técnicas de transformación matemática tales como logaritmos, exponenciales, funciones trigonométricas u otras, explicando sus características y objetivos.
CE1.4 Enumerar herramientas que incorporan técnicas estadísticas y/o de aprendizaje automático, describiendo sus características.
CE1.5 En un supuesto práctico de aplicación de técnicas de análisis de datos:
- Encontrar las correlaciones entre variables, tanto lineales como no lineales, aplicando técnicas de la estadística y del aprendizaje automático a través de herramientas o código.
- Aplicar procedimientos de categorización y codificación de las variables tales como mapas de bits (‘one-hot vectors’) u otros, mediante software o herramientas.
- Aplicar transformaciones matemáticas a las variables, teniendo en cuenta su distribución.
- Identificar las variables de entrada más explicativas, tomando las que tienen mayor correlación con las variables de salida, para tenerlas en cuenta durante el diseño de los modelos
- Documentar las variables de entrada y de salida, incluyendo los detalles analizados y las correlaciones encontradas.
C2: Aplicar técnicas de reducción sobre muestras de conjuntos de datos, mediante programación o herramientas software, para obtener una representación de los mismos mediante variables latentes.
CE2.1 Identificar técnicas de reducción de la dimensión, tales como análisis de componentes principales -PCA-, t-SNE, autocodificadores (‘autoencoders’) basados en redes neuronales y otras, explicando sus características.
CE2.2 Describir lenguajes de programación y herramientas aplicables a la codificación de técnicas de reducción, explicando sus características y funcionalidades.
CE2.3 En un supuesto práctico de aplicación de técnicas de reducción sobre las muestras de un conjunto de datos:
- Elegir las técnicas de reducción a aplicar, considerando aquellas que realizan una mayor reducción de la dimensión mientras conservan la mayor variabilidad de las muestras.
- Aplicar la técnica de reducción elegida usando el lenguaje indicado en el supuesto y aplicando las transformaciones.
- Aplicar la técnica de reducción elegida usando herramientas software y aplicando las transformaciones.
- Documentar el trabajo realizado, indicando las técnicas de reducción de la dimensión aplicadas al conjunto de datos con el que se esté trabajando, los valores concretos de los parámetros de configuración de cada técnica y los resultados obtenidos en cuanto a reducción de la dimensión y pérdida de explicación de la variabilidad, enfatizando el balance entre la proporción de reducción y la pérdida de variabilidad en función de uno o más parámetros.
C3: Aplicar técnicas de representación gráfica, visualizando los datos para corroborar las correlaciones encontradas y verificar la reducción aplicada anteriormente.
CE3.1 Enumerar técnicas de representación gráfica, identificando su tipo, elementos y utilidad práctica.
CE3.2 Describir herramientas de utilidad para la representación gráfica, explicando sus características.
CE3.3 En un supuesto práctico de visualización gráfica de datos:
- Escribir programas utilizando técnicas de representación para corroborar las correlaciones y verificar la reducción de la dimensión sobre el conjunto de datos.
- Elaborar las gráficas usando infografías o diapositivas, organizándolas para su presentación al equipo de trabajo y elegir las transformaciones a usar en los modelos a entrenar.
- Redactar un informe con los resultados, explicando cómo se ha obtenido cada gráfica y aportando una valoración en base a aspectos cualitativos y cuantitativos y la correlación entre variables latentes.
C4: Aplicar técnicas de diseño de modelos basados en aprendizaje automático (‘machine learning’ -ML-) para aplicarlos sobre un conjunto de datos con el objeto de abordar el problema planteado según su tipo -de regresión o de clasificación.
CE4.1 Enumerar técnicas de aprendizaje automático, tales como redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, modelos de mixturas gaussianas, árboles de decisión u otras, describiendo sus características.
CE4.2 Identificar los posibles experimentos a codificar y aplicar para evaluar modelos diseñados y las combinaciones de parámetros que conducen a mejores resultados tales como:
- El coeficiente de aprendizaje para las redes neuronales (‘learning rate’), el número de capas, el número de neuronas en cada capa, los tipos de activación a utilizar en las capas ocultas,
- El número de grupos (‘clusters’) para el algoritmo k-means, y
- El número de árboles a generar en el caso de ‘random-forests’.
CE4.3 Describir las métricas a utilizar para evaluar modelos, tales como:
- La desviación porcentual entre valores predichos y reales en problemas de regresión como la predicción del volumen de ventas semanal por producto.
- La ratio de falsos positivos y la de falsos negativos para un problema de clasificación.
- Otras métricas relacionadas con las ratios anteriores como ‘accuracy’, ‘precision’, ‘recall’ o ‘sensitivity’, ‘specificity’, y área bajo la curva ROC (‘Receiver Operating Characteristic’),
explicando sus características.
CE4.4 En un supuesto práctico de diseño de modelos basados en técnicas de aprendizaje automático:
- Elegir las técnicas de aprendizaje automático a aplicar, en base al análisis exploratorio de los datos y el estudio visual y gráfico realizado previamente.
- Evaluar los modelos diseñados, programando código para entrenarlos y realizando experimentos que permitan ver qué combinaciones de parámetros de configuración conducen a mejores resultados.
- Seleccionar métricas en función de las técnicas de aprendizaje automático aplicadas, teniendo en cuenta el problema a resolver.
- Evaluar los modelos diseñados en base a las métricas seleccionadas, decidiendo, bien la creación de nuevos modelos desde cero, bien el rediseño de modelos anteriores en función de que los resultados obtenidos se adecúen a los esperados.
- Incluir comentarios en el código escrito, detallando el papel que juega cada variable, describiendo las funciones y algoritmos.
- Generar la documentación, detallando los modelos diseñados con todas sus variantes.
Capacidades cuya adquisición debe ser completada en un entorno real de trabajo:
C1 respecto a CE1.5; C2 respecto a CE2.3; C3 respecto a CE3.3; C4 respecto a CE4.4.
Otras capacidades:
Responsabilizarse del trabajo que desarrolla y del cumplimiento de los objetivos.
Demostrar cierto grado de autonomía en la resolución de contingencias relacionadas con su actividad.
Comunicarse eficazmente con las personas adecuadas en cada momento, respetando los canales establecidos en la organización.
Adaptarse a la organización, a sus cambios organizativos y tecnológicos, así como a situaciones o contextos nuevos.
Adoptar actitudes posturales adecuadas en el entorno de trabajo.
Mostrar una actitud de respeto hacia los compañeros, procedimientos y normas de la empresa.
Cumplir las medidas que favorezcan el principio de igualdad de trato y de oportunidades entre hombres y mujeres.
Valorar el talento y el rendimiento profesional con independencia del sexo.
Aplicar de forma efectiva el principio de igualdad de trato y no discriminación en las condiciones de trabajo entre mujeres y hombres.
Contenidos:
1. Técnicas Estadísticas en el ámbito del aprendizaje automático
Técnicas estadísticas para el análisis exploratorio de datos, transformaciones simples y/o de reducción de la dimensión de las muestras. Características
Distribuciones de probabilidad.
Técnicas de representación gráfica aplicables a la representación de variables en muestras: histogramas, mapas de dispersión y otras técnicas
Técnicas de transformación de datos de entrada. Técnicas aplicadas a cada variable de manera singular (Escalado a valores dentro de un rango, normalización a media cero y desviación típica uno). Funciones matemáticas de una o más variables (logaritmo, exponencial, raíz cuadrada, x2, xn, seno, coseno, tangente hiperbólica u otros). Técnicas aplicadas a todas las variables de entrada (expansión polinómica para aumento de la dimensión de las muestras en problemas de regresión, técnicas de reducción de la dimensión de las muestras: PCA, t-SNE, ‘autoencoders’ basados en redes neuronales. Finalidad y aplicación).
Herramientas software que implementen técnicas estadísticas en el ámbito del análisis de datos.
2. Visualización de datos y resultados en el aprendizaje automático
Técnicas de visualización de datos y resultados (Gráficas de dispersión, Histogramas, Mapas de color/densidad, Curva ROC u otros).
Herramientas software aplicables a técnicas de representación de datos y de resultados.
3. Técnicas de entrenamiento en el aprendizaje automático
Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semi-supervisado, por refuerzo.
Tipos de problemas: clasificación, regresión, segmentación, detección de objetos.
Técnicas paramétricas: Basadas en distribuciones de probabilidad conocidas: ‘Gaussian Mixture Models’ u otras.
Técnicas no paramétricas: (árboles de decisión: clásicos, ‘random forest’, ‘gradient boosting’, ‘extremely randomized trees’; Vecinos más próximos (k-NN); ‘Kernel density estimation’; ‘Support Vector Machines’ (SVM); K-Means.
Técnicas Holísticas: redes neuronales: ‘fully connected’, ‘convolutional’, ‘recurrent’, ‘transformers’, ‘autoencoders’, ‘encoder-decoder’, seq2seq u otras.
Técnicas de regularización para evitar el sobreaprendizaje.
Métricas para evaluar la calidad de los modelos diseñados y entrenados: MSE, MAE, ‘accuracy’, precisión, ‘recall’ o ‘sensitivity’, ‘specificity’, ‘F1-score’, ratio de falsos positivos y de falsos negativos, área bajo la curva ROC, ‘DICE coeffient’, ‘Intersection over Union’ (IoU), y otros específicos del problema a abordar.
Herramientas software con la implementación de las técnicas de aprendizaje automático.
Parámetros de contexto de la formación:
Espacios e instalaciones:
Los talleres e instalaciones darán respuesta a las necesidades formativas de acuerdo con el contexto profesional establecido en la unidad de competencia asociada, teniendo en cuenta la normativa aplicable del sector productivo, prevención de riesgos laborales, accesibilidad universal y protección medioambiental. Se considerará con carácter orientativo como espacios de uso:
- Instalación de 2 m² por alumno o alumna.
Perfil profesional del formador o formadora:
1. Dominio de los conocimientos y las técnicas relacionados con el entrenamiento de modelos en sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático, que se acreditará simultáneamente mediante las dos formas siguientes:
- Formación académica de nivel 2 (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior) o de otras de superior nivel relacionadas con el campo profesional.
- Experiencia profesional de un mínimo de 2 años en el campo de las competencias relacionadas con este módulo formativo.
2. Competencia pedagógica acreditada de acuerdo con lo que establezcan las Administraciones competentes.
Familia Profesional: Informática y Comunicaciones
Nivel: 3
Código: IFC750_3
Competencia general
Instalar, configurar, desplegar y mantener herramientas y software en sistemas informáticos de Inteligencia Artificial, basándose en técnicas de aprendizaje automático para la predicción, clasificación o cualquier otro tratamiento inteligente de datos, imágenes, vídeos o lenguaje natural, preprocesando, depurando y particionando los datos en subconjuntos, identificando las variables significativas, verificando la ausencia de sesgos y cumpliendo la normativa aplicable en materia de protección de datos y propiedad intelectual e industrial.
Unidades de competencia
UC2494_3:Instalar y mantener sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático
UC2495_3:Desplegar sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático
UC2496_3:Explotar servicios de procesamiento y analítica de datos en plataformas disponibles en línea
UC2497_3:Desarrollar componentes software específicos para sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático
Entorno Profesional
Ámbito Profesional
Desarrolla su actividad profesional en las áreas de sistemas y desarrollo dedicada/o a la instalación de hardware y software, gestión y proceso de datos y desarrollo de aplicaciones inteligentes, en entidades de naturaleza pública o privada, empresas de tamaño pequeño, mediano, grande o bien empresas de cualquier tamaño que gestionan sistemas de información para otras organizaciones, tanto por cuenta propia como ajena, con independencia de su forma jurídica. Desarrolla su actividad dependiendo, en su caso, funcional y/o jerárquicamente de un superior. Puede tener personal a su cargo en ocasiones, por temporadas o de forma estable. En el desarrollo de la actividad profesional se aplican los principios de accesibilidad universal y diseño universal o diseño para todas las personas de acuerdo con la normativa aplicable.
Sectores Productivos
Se ubica en el sector servicios, en el subsector de la gestión de sistemas de información para otras organizaciones, en el de desarrollo de software, en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático, en el de consultoría técnica en sistemas de información inteligentes o en cualquier sector productivo con empresas que dispongan de sistemas de información inteligentes para la gestión de sus procesos de negocio.
Ocupaciones y puestos de trabajo relevantes
Los términos de la siguiente relación de ocupaciones y puestos de trabajo se utilizan con carácter genérico y omnicomprensivo de mujeres y hombres.
Técnicos en desarrollo de aplicaciones basadas en aprendizaje automático
Técnicos en sistemas de aprendizaje automático
Formación Asociada (660 horas)
Módulos Formativos
MF2494_3:Instalación y mantenimiento de sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático (150 horas)
MF2495_3:Despliegue de sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático (150 horas)
MF2496_3:Explotación de servicios de preprocesamiento y analítica de datos en plataformas disponibles en línea (180 horas)
MF2497_3:Desarrollo de componentes software específicos para sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático (180 horas)
UNIDAD DE COMPETENCIA 1: INSTALAR Y MANTENER SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Nivel: 3
Código: UC2494_3
Realizaciones profesionales y criterios de realización:
RP1: Inventariar los componentes hardware en sistemas de Inteligencia Artificial, manteniéndolos actualizados para asegurar su localización y disponibilidad según las normas de la organización.
CR1.1 Los componentes hardware tales como cámaras multiespectrales, plataformas IoT, robots, sistemas de audio, sistemas ‘Supervisión, Control y Adquisición de Datos’ (SCADA) industriales u otros se enumeran, previamente identificados, reconociendo su funcionalidad, tipología, características y procedimientos de instalación y configuración, para conocer su disponibilidad.
CR1.2 El inventario hardware se describe, clasificándolo a partir de las características, configuración actual, situación exacta y estado de cada componente hardware.
CR1.3 Las nuevas adquisiciones, cambios realizados en los componentes hardware o en su configuración, se modifican en el inventario para tenerlo actualizado, interpretando la información de la documentación técnica tal como periodos de mantenimiento y actualización, parámetros de funcionamiento u otros.
CR1.4 La documentación se genera, detallando la instalación de los componentes hardware, incluyendo la fecha, las incidencias, el tipo de hardware instalado y sus características, para su uso posterior.
RP2: Inventariar los componentes software en sistemas de Inteligencia Artificial, actualizando el inventario, para garantizar su localización y disponibilidad según las normas de la organización.
CR2.1 Los componentes software tales como sistemas operativos, software de base y componentes software específicos basados en lenguajes propios de los sistemas de Inteligencia Artificial tales como software para la extracción de patrones, lenguajes de modelado, herramientas de aplicación de modelos de aprendizaje automático, entre otros, se incluyen en el inventario, teniendo en cuenta su denominación y características y sus versiones, para documentar los componentes que conforman el sistema de Inteligencia Artificial.
CR2.2 La configuración actual de los componentes software se registra, indicando su versión, licencia, sistema operativo y requerimientos de instalación, para facilitar las labores de recuperación en caso de fallos.
CR2.3 El número de instalaciones, su situación e identificación se supervisan por cada componente software, para llevar a cabo un control de licencias, cumpliendo la normativa aplicable sobre propiedad industrial.
RP3: Instalar los componentes software y hardware en sistemas de Inteligencia Artificial, configurándolos para su explotación posterior por parte de los usuarios, siguiendo las especificaciones recibidas de la persona responsable.
CR3.1 Los componentes software y hardware se clasifican, en función de sus características, para decidir la versión y el tipo de instalación.
CR3.2 Los requisitos de instalación de los componentes software y hardware se comprueban para verificar que hay suficientes recursos y compatibilidad con los equipos y software de la instalación en función de las especificaciones técnicas.
CR3.3 Los componentes hardware y software se instalan, configurándolos mediante los parámetros indicados en la documentación técnica y siguiendo las especificaciones recibidas de la persona responsable.
CR3.4 La instalación y configuración se documenta, en los formatos establecidos por la organización, incluyendo en la documentación del sistema de Inteligencia Artificial detalles tales como:
- Estándares y protocolos implicados en los componentes hardware y parámetros de configuración de los componentes software, entre otros.
- Las incidencias generadas.
- Las referencias a soportes y registros.
RP4: Actualizar los componentes software y hardware en sistemas de Inteligencia Artificial, para garantizar su funcionamiento, siguiendo las especificaciones técnicas recibidas de la persona responsable.
CR4.1 Las versiones obsoletas de los componentes software y hardware del sistema de Inteligencia Artificial se identifican a partir del análisis y evaluación de aquellos disponibles en el mercado, para proceder a su actualización y asegurar su funcionalidad.
CR4.2 Los complementos y actualizaciones de corrección, mejora y reparación para el funcionamiento de los componentes software se instalan, configurándolos con los procedimientos establecidos por la organización respecto a intervalos, aplicación de actualizaciones de seguridad, entre otros.
CR4.3 La actualización se verifica para probar la funcionalidad de la plataforma, mediante pruebas de arranque y parada y comprobación de parámetros de su estado.
CR4.4 La documentación de los procesos realizados se elabora, indicando el momento, actuación realizada, identificación de la actuación, entre otros, archivándose para su uso posterior.
RP5: Resolver las incidencias que se presenten en la explotación de plataformas de Inteligencia Artificial, identificando su naturaleza, en el tiempo y nivel de calidad según las especificaciones técnicas recibidas, para asistir al usuario.
CR5.1 La incidencia se verifica, reproduciendo el comportamiento indicado en el parte del usuario y precisando el efecto de la misma.
CR5.2 La incidencia se localiza, diagnosticándose mediante la comprobación de los registros (‘logs’), la utilización de la documentación técnica de la plataforma y el software de diagnóstico especializado.
CR5.3 Las incidencias de instalación y configuración de los componentes software y hardware se resuelven, consultando la documentación, los manuales de instalación y de usuario y los servicios de asistencia técnica del fabricante.
CR5.4 La gestión de la reparación o sustitución de los componentes hardware averiados se efectúa, de acuerdo con las especificaciones técnicas del sistema y siguiendo el procedimiento de instalación establecido en la documentación técnica facilitada por el fabricante y en función la arquitectura del sistema de Inteligencia Artificial.
CR5.5 La gestión de las incidencias relacionadas con la reinstalación, actualización o configuración de los componentes software se efectúa, de acuerdo con las especificaciones establecidas en los manuales de instalación y usuario facilitados por el proveedor de software y la arquitectura del sistema de Inteligencia Artificial.
CR5.6 Las pruebas finales, reconfiguración de parámetros y en caso necesario, las pruebas de fiabilidad recomendadas para el sistema de Inteligencia Artificial se realizan, de forma sistemática, siguiendo el procedimiento especificado en la documentación de la misma.
Contexto profesional:
Medios de producción:
Equipos informáticos cliente y servidor y periféricos. Sistemas operativos, firmware y software de base. Componentes software específicos de los sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático, incluyendo software para la extracción de patrones, lenguajes de modelado, herramientas de aplicación de modelos de aprendizaje automático, y herramientas de depuración de código. Componentes hardware específicos de sistemas de Inteligencia Artificial, incluyendo cámaras multiespectrales para la captación de secuencias de imágenes o vídeos, plataformas IoT, robots, sistemas de audio para el desarrollo de herramientas conversacionales o sistemas ‘Supervisión, Control y Adquisición de Datos’ (SCADA) industriales. Herramientas software para control de inventarios.
Productos y resultados:
Inventario y registro descriptivo de los componentes hardware del sistema de Inteligencia Artificial y de su configuración realizados. Inventarios de los componentes software de la plataforma y de su configuración, realizados. Componentes software (sistemas operativos, herramientas específicas basadas en lenguajes propios de los sistemas de Inteligencia Artificial y aplicaciones) actualizados, configurados y parametrizados. Componentes hardware actualizados. Informes de ampliaciones y crecimiento del sistema elaborados. Incidencias en explotación resueltas. Pruebas finales y de fiabilidad realizadas.
Información utilizada o generada:
Normas externas de trabajo (normativa aplicable de propiedad intelectual e industrial y de protección de datos). Normas internas de trabajo (Inventario de hardware; documentación de instalación, configuración e incidencias). Documentación técnica (especificaciones técnicas para la instalación de los componentes; información técnica de los componentes; documentación o manuales de uso y funcionamiento de la plataforma; manuales de instalación y operación de los componentes software; recomendaciones de mantenimiento de los fabricantes; catálogos de productos hardware, proveedores, precios).
UNIDAD DE COMPETENCIA 2: DESPLEGAR SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Nivel: 3
Código: UC2495_3
Realizaciones profesionales y criterios de realización:
RP1: Preparar el despliegue de la infraestructura de sistemas de Inteligencia Artificial, interpretando las especificaciones, para mantener la integridad y continuidad de servicio.
CR1.1 Los componentes del sistema se prueban, mediante ensayos y procedimientos de comprobación de funcionamiento para averiguar qué motivos directamente vinculados al componente en sí tales como instalación o configuración defectuosos, elección errónea del tipo o funcionalidad, superación de sus capacidades, entradas/salidas inadecuadas para su integración con otros componentes, o falta de precisión/sensibilidad, entre otros, pueden provocar que no se superen estas pruebas, y qué consecuencias podría tener una intervención sobre cualquiera de ellos para la integridad global del sistema (incluida la reproducibilidad de los resultados).
CR1.2 Los componentes del sistema se prueban, mediante ensayos y procedimientos de comprobación de funcionamiento, para averiguar qué motivos debidos a un planteamiento inadecuado del banco de prueba tales como utilizar versiones de modelos equivocadas, o conjuntos de datos obsoletos puede provocar que no se superen, y qué consecuencias podría tener una intervención sobre cualquiera de ellos para la integridad global del sistema (incluida la reproducibilidad de los resultados).
CR1.3 Los mecanismos de monitorización y alarma del sistema se configuran para detectar condiciones de funcionamiento anómalas, tales como picos de carga de trabajo o desconexión de elementos, localizando y revisando los protocolos de actuación ante estas situaciones de modo que garanticen la calidad y disponibilidad del servicio, y comunicando el trabajo realizado a los demás agentes implicados, tales como compañeros, superiores jerárquicos, clientes o proveedores.
RP2: Desplegar sistemas de Inteligencia Artificial en el entorno de desarrollo y/o producción, bien sea en modalidad de ‘infraestructura como servicio’ o bien en instalaciones propias, aplicando el plan de aprovisionamiento, instalación y configuración de la infraestructura de hardware.
CR2.1 Los materiales y herramientas necesarias para las infraestructuras propias se montan previo aprovisionamiento, instalando los sistemas para su puesta en servicio tales como sistemas operativos, ‘bootloader/firmware’ o imágenes.
CR2.2 Los recursos contratados en el caso de ‘infraestructuras como servicio’ tales como servidores, imágenes y sistemas de almacenamiento, se incluyen en la infraestructura del sistema de Inteligencia Artificial, configurando los parámetros tales como la política de autoescalado, direcciones IP o puertos de acceso y realizando los ensayos para verificar su funcionamiento y rendimiento.
CR2.3 Las intervenciones realizadas se documentan a través de canales, tales como informe, orden de trabajo o software de seguimiento de proyectos, incluyendo datos tales como fecha de la intervención, nomenclatura del hardware afectado, resumen de la intervención, entre otros, para mantener el inventario actualizado y adjuntando los registros (‘logs’) generados por los ensayos.
RP3: Instalar las aplicaciones indicadas en el plan de aprovisionamiento, configurándolas, para desplegar sistemas de Inteligencia Artificial en el entorno de desarrollo y/o producción, bien sea en modalidad de ‘plataforma como servicio’ o bien sobre infraestructura propia.
CR3.1 Las aplicaciones y sistemas de gestión en infraestructura propia o ‘infraestructura como servicio’ tales como orquestadores de contenedores o microservicios, sistemas de monitorización y alarma o balanceadores de carga se instalan, incluyendo las dependencias.
CR3.2 Las aplicaciones y sistemas de gestión en despliegues sobre ‘plataforma como servicio’ tales como orquestadores de contenedores o microservicios, sistemas de monitorización y alarma o balanceadores de carga se contratan, ajustándose fielmente a las características del servicio indicadas en el plan de despliegue.
CR3.3 Las aplicaciones y las relaciones entre ellas se configuran con las especificaciones indicadas en el plan de despliegue, estableciendo elementos tales como clave de acceso a través de API o volúmenes compartidos y creando los permisos, reglas, políticas, usuarios y grupos de acceso a la infraestructura y a las aplicaciones.
CR3.4 El funcionamiento de las aplicaciones y su rendimiento se verifican, comprobando que se respetan los márgenes indicados en el plan de despliegue.
CR3.5 Las intervenciones realizadas se documentan a través de canales tales como informe, orden de trabajo o software de seguimiento de proyectos, incluyendo los datos tales como fecha de la intervención, nomenclatura del software afectado, resumen de la intervención, entre otros, para mantener el inventario actualizado y adjuntando los registros (‘logs’) de los procesos de instalación y ensayo.
RP4: Integrar sistemas de Inteligencia Artificial dentro del flujo productivo de la organización destinataria del despliegue, aplicando el plan de integración, para obtener las entradas y producir las salidas indicadas, bien sea a través de APIs, flujos (‘streaming’), o protocolos industriales de más bajo nivel como los utilizados en aplicaciones máquina a máquina (M2M), Internet de las Cosas (IoT) y robótica.
CR4.1 Las entradas al sistema de Inteligencia Artificial se habilitan para obtener los datos del flujo productivo en el formato y con la latencia indicados en el plan, configurando, en función del escenario, elementos tales como accesos a la API de la organización destinataria del despliegue, suscripciones a flujos (‘streams’) de un sistema de intermediación de mensajes, integraciones con sistemas ‘Supervisión, Control y Adquisición de Datos’ (SCADA) industriales o conexiones con redes/protocolos de uso habitual en sistemas embebidos, robóticos o IoT.
CR4.2 Las salidas al sistema de Inteligencia Artificial se habilitan para inyectar los datos una vez procesados en el flujo productivo, en el formato y con la latencia, indicados en el plan.
CR4.3 El funcionamiento de las integraciones de entrada y salida, y su rendimiento se verifican de acuerdo a los ensayos y márgenes establecidos en el plan.
CR4.4 Las intervenciones realizadas se documentan a través de canales tales como informe, orden de trabajo o software de seguimiento de proyectos, incluyendo entre otros, fecha de la intervención, subsistemas afectados, resumen de la intervención para mantener el inventario actualizado, y adjuntando los registros (‘logs’) de los procesos de integración y ensayo.
RP5: Poner en servicio sistemas de Inteligencia Artificial aplicando el plan de despliegue en el entorno de desarrollo y/o producción, bien sea en modalidad de ‘software como servicio’ o bien en la propia plataforma donde se produce el despliegue.
CR5.1 El sistema de Inteligencia Artificial se instala en el flujo de desarrollo y/o producción de la plataforma donde se produce el despliegue, configurándolo según el escenario concreto:
- Como aplicación o contenedor.
- Grabación de un firmware en un dispositivo embebido.
- Transmisión inalámbrica del sistema (‘Over The Air’).
Y eligiendo la estrategia de despliegue en función del escenario:
- Integración y despliegue co