Categoría: Educación

I (‘Command Line Interface’), API (REST, RPC, SOAP y funciones sin servidor o ‘serverless’), scripts de procesado por lotes, servicios de publicación-subscripción, servicios de colas de mensajes, y bases de datos.
Sensores, actuadores e interfaces humano-máquina (HMI) en los campos de aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial: inmótica, industria, medicina, vehículos autónomos, robótica, e Internet de las cosas.
Sistemas de conectividad, ‘legacy’ y actuales, por cable (UART, Modbus, I2C, SPI, PCIe, CAN, USB, Ethernet, HDMI, GMSL) e inalámbricos (NFC, Bluetooth, domóticos/inmóticos, WiFi, GPS, LPWAN, GSM/4G/5G, satelitales).
4. Despliegue de sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático
Ejecución de modelos en sistemas de Inteligencia Artificial, servidores REST, contenedores, integrados en gestores de bases de datos, navegadores Web, dispositivos móviles, y sistemas embebidos.
Formatos intercambiables de modelos como Onnx, PMML, PFA, Pickle, y POJO/MOJO.
Estrategias de despliegue: Integración y despliegue continuos (CI CD), Reemplazo completo, Implantación en la sombra (shadow deployment), y Despliegue incremental selectivo como blue/green, A/B, Canary.
Herramientas de versionado.
Productos ofrecidos por proveedores comerciales de software como servicio (SaaS). Características, uso, y control de costes.
Casos de uso (‘chatbots’, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, y sistemas de recomendación). Características. Control de costes de los productos ofrecidos por proveedores comerciales de soluciones de Inteligencia Artificial como servicio (AIaaS).
5. Monitorización y mantenimiento de sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático
Gestores de registros, sistemas de monitorización, y herramientas de visualización de métricas y alertas.
Productos ofrecidos por proveedores comerciales de monitorización como servicio. Características, uso, y control de costes.
Herramientas de prueba de carga (‘load testing’) y medición de rendimiento.
Herramientas de seguimiento de proyectos.
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 despliegue de 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: EXPLOTACIÓN DE SERVICIOS DE PREPROCESAMIENTO Y ANALÍTICA DE DATOS EN PLATAFORMAS DISPONIBLES EN LÍNEA
Nivel: 3
Código: MF2496_3
Asociado a la UC: Explotar servicios de procesamiento y analítica de datos en plataformas disponibles en línea
Duración: 180 horas
Capacidades y criterios de evaluación:
C1: Aplicar técnicas de preparación de una plataforma de servicios de Inteligencia Artificial, registrando, autentificando, instalando las herramientas de desarrollo y asignando los recursos establecidos en un plan de trabajo a fin de poder iniciar su explotación.
CE1.1 Enumerar los tipos de plataformas de servicios de Inteligencia Artificial y los servicios y recursos que pueden contener, tales como proyectos, usuarios, espacio de disco y capacidad de computación, clasificándolos y describiendo sus características.
CE1.2 Explicar los distintos enfoques que las plataformas de servicios de Inteligencia Artificial siguen en cuanto a los mecanismos necesarios para desarrollar y explotar soluciones en la plataforma, tales como gestión de proyectos, tarificación, control de consumo, software cliente, mecanismos de autentificación, puertos de conexión, herramientas de desarrollo, clasificándolos y describiendo sus características.
CE1.3 Enumerar los distintos tipos de fuentes y destinos de datos, tales como bases de datos, APIs de streaming, sistemas IoT, websockets, herramientas cloud para despliegue de flujos de datos.
CE1.4 En un supuesto práctico de preparación de una plataforma de servicios de Inteligencia Artificial:
- Habilitar los recursos fijados en un plan de trabajo.
- Verificar los prerrequisitos técnicos para desarrollar y explotar soluciones en la plataforma, comprobando su funcionamiento mediante un plan de pruebas y aplicando soluciones a las incidencias surgidas.
- Documentar los pasos completados y la información asociada, incluyendo elementos tales como inventario de recursos, fecha de aprovisionamiento y límites de consumo, según el procedimiento establecido en un plan de trabajo.
C2: Aplicar técnicas de análisis de un conjunto de datos estructurados, utilizando una herramienta de aplicación de modelos de aprendizaje automático disponible en una plataforma, para obtener conclusiones preliminares sobre su calidad y capacidad predictiva.
CE2.1 Enumerar los diferentes enfoques que se pueden utilizar para plantear una analítica de datos estructurados, como puede ser estimación, clasificación y agrupación (‘clustering’).
CE2.2 Enumerar los tipos de modelos disponibles en una plataforma de analítica de datos estructurados, como puede ser regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, ‘random forests’, redes neuronales, ‘K-means’ y los enfoques a los que aplica cada uno.
CE2.3 En un supuesto práctico de análisis de un conjunto de datos estructurado utilizando una herramienta de aplicación de modelos de aprendizaje automático disponible en una plataforma:
- Preprocesar los datos, extrayendo, alimentando y etiquetando tanto las variables especiales tales como el objetivo del análisis u otras, como los subconjuntos de datos -entrenamiento, validación y prueba-, siguiendo los pasos y criterios que establezca un plan de trabajo.
- Ejecutar los experimentos detallados en un plan de trabajo, configurando los distintos hiperparámetros, tales como modelo a aplicar, variables a descartar, tamaño de lote, número de pasadas, entre otros y activando los procesos de análisis según se detalle en el manual de la herramienta.
- Integrar el modelo seleccionado en una herramienta en la nube pare el despliegue de flujos de datos (‘pipeline’), configurando el flujo completo de preprocesamiento, aplicación y postprocesamiento siguiendo un plan de integración.
- Documentar los resultados obtenidos de la herramienta tras cada experimento, incluyendo elementos tales como conclusiones, predicciones, fiabilidad, asociándolos a subconjuntos de entrada, avisos técnicos de la plataforma y tiempo de computación empleado, entre otros.
C3: Aplicar técnicas de análisis de un conjunto de datos en serie temporal mediante una herramienta de pronóstico disponible en una plataforma, para elaborar un modelo predictivo.
CE3.1 Identificar mecanismos de flujo (‘streaming’) de extracción de información tales como API o interfaz IoT, ‘websockets’ u otros, describiendo sus características.
CE3.2 Enumerar las familias de modelos que se pueden aplicar a una serie temporal y el tipo de resultados que se obtendría, como autoregresión, red neuronal recurrente, así como los tipos de filtros e hiperparámetros asociados, tales como modelo a aplicar, periodos y horizontes temporales, describiendo sus características.
CE3.3 En un supuesto práctico de análisis de un conjunto de datos en serie temporal mediante una herramienta de pronóstico disponible en una plataforma:
- Preprocesar las series temporales extrayéndolas vía mecanismos tales como API, interfaz IoT, según los criterios que establezca un plan de trabajo.
- Cargar las series preprocesadas en la herramienta, segmentando los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, según los pasos y criterios que establezca un plan de trabajo.
- Ejecutar los experimentos detallados en el plan de trabajo, configurando los distintos filtros e hiperparámetros.
- Documentar los resultados obtenidos de la herramienta tras cada experimento, incluyendo elementos tales como predicciones, fiabilidad y varianza, asociándolos a subconjuntos de entrada, avisos técnicos de la herramienta y tiempo de computación empleado, entre otros.
- Desplegar el modelo seleccionado en producción, integrando sus entradas y salidas, según los mecanismos establecidos en un plan de trabajo y en el manual de la herramienta, ya sean APIs, ‘websockets’, Bases de Datos, ficheros planos, interfaces con dispositivos dedicados u otros.
C4: Aplicar técnicas de procesamiento de un conjunto o secuencia de imágenes o vídeos, usando las herramientas de visión artificial de una plataforma, para obtener información sobre su contenido.
CE4.1 Explicar los mecanismos, formatos de importación y parámetros vinculados al preprocesamiento de un conjunto de imágenes, describiéndolos.
CE4.2 Enumerar los posibles modelos y aplicaciones a los que se pueden someter el conjunto de imágenes o videos y los resultados que se podrían obtener en cada caso, explicándolos.
CE4.3 En un supuesto practico de aplicación de técnicas de procesamiento de un conjunto o secuencia de imágenes o vídeos, usando los servicios de una plataforma, para obtener información sobre su contenido:
- Preprocesar las imágenes, extrayendo, decodificando, homogeneizando, alimentando, segmentando y anotando los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, según los pasos y criterios que establezca el plan de trabajo.
- Ejecutar los experimentos detallados en el plan de trabajo, configurando los filtros e hiperparámetros, tales como modelo a aplicar, tamaño de núcleo (‘kernel’), tamaño de lotes y número de pasadas, entre otros.
- Documentar los resultados obtenidos de la herramienta tras cada experimento, incluyendo elementos tales como conclusiones, fiabilidad y varianza, asociándolos a subconjuntos de entrada, avisos técnicos de la plataforma y tiempo de computación empleado, entre otros.
- Desplegar el modelo seleccionado en producción, integrando entradas y salidas según los mecanismos establecidos en el plan de trabajo y el manual de la heramienta, ya sean APIs, interfaces con cámaras u otros dispositivos dedicados.
C5: Aplicar técnicas de procesamiento de un documento de lenguaje natural, ya sea en formato sonoro o escrito, usando una herramienta de transcripción y procesamiento de lenguaje natural disponible en una plataforma para extraer el conocimiento detallado en el plan de trabajo.
CE5.1 Identificar herramientas de preproceso, extracción y segmentación de grabaciones, describiendo sus características.
CE5.2 Identificar servicios de transcripción automática, describiendo sus características, parámetros, funcionamiento y opciones disponibles para mejorar su precisión.
CE5.3 Explicar los procedimientos a los que se somete un conjunto de textos, y las diferencias metodológicas asociadas en cuanto a proceso, métricas y resultados.
CE5.4 En un supuesto práctico de aplicación de técnicas de procesamiento de un documento de lenguaje natural usando herramientas disponibles en plataformas:
- Preprocesar las grabaciones, extrayendo, segmentando y alimentando la herramienta, según detalle el manual de la herramienta.
- Explotar el servicio de transcripción automática, configurando los parámetros necesarios, alimentándolo y recogiendo los resultados, teniendo en cuenta los límites de capacidad e interfaces establecidos en la documentación de la plataforma.
- Aplicar a los textos obtenidos de la transcripción los modelos de entendimiento de lenguaje natural disponibles en la plataforma y especificados en el plan de trabajo, ejecutando las funcionalidades tales como asuntos (‘topics’), agrupación (‘clustering’), sentimiento o resumen, entre otros.
- Almacenar los resultados de los procesos para su explotación, documentando los detalles de los pasos aplicados, según establezca el plan de trabajo.
C6: Aplicar técnicas para desarrollo de un asistente virtual en una herramienta conversacional basada en reglas disponible en una plataforma, según las especificaciones y dependencias detalladas en el plan de trabajo.
CE6.1 Explicar la arquitectura de un asistente virtual conversacional y sus componentes, tales como Canal de Comunicación, Motor de Intenciones, Interfaz con el Back-End, Generador de Respuestas, Monitor, Interfaz de Agentes Humanos.
CE6.2 Enumerar los pasos necesarios para desarrollar conversaciones y motores de intenciones, describiendo reglas y parámetros tales como número de variantes por intención y respuestas por defecto (‘fallback responses’) en herramientas de desarrollo de asistentes virtuales disponibles en una plataforma, describiendo su utilidad y características.
CE6.3 Enumerar los pasos necesarios para configurar generadores de respuestas, describiendo su funcionamiento, parámetros de configuración, integración con los sistemas operacionales (‘back-end’) y características.
CE6.4 En un supuesto práctico de desarrollo de un asistente virtual en una herramienta conversacional disponible en una plataforma:
- Enumerar las reglas a configurar, a partir del flujo de conversación y los parámetros establecidos en el plan de trabajo, tales como número de variantes por intención y respuestas por defecto (‘fallback responses’).
- Configurar el motor de intenciones, alimentando las reglas enumeradas y configurando las variables especificadas en el plan de trabajo.
- Configurar el generador de respuestas, integrando con los sistemas operacionales (‘back-end’) según los interfaces especificados en el plan de trabajo.
- Desplegar el sistema, integrando con el canal de comunicación establecido en el plan de trabajo y el manual de la herramienta, ya sea página web, red social u otros, e incluyendo los mecanismos de prueba, cambio de entorno (preproducción), identificación de usuario, monitorización y derivación a un agente humano.
- Documentar el trabajo, detallando los pasos seguidos y resultados de las pruebas por el medio determinado en el plan de trabajo.
Capacidades cuya adquisición debe ser completada en un entorno real de trabajo:
C1 respecto a CE1.4; C2 respecto a CE2.3; C3 respecto a CE3.3; C4 respecto a CE4.3; C5 respecto a CE5.4; C6 respecto a CE6.4.
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. Plataformas de Inteligencia Artificial
Tipos de Plataformas.
Configuración de Proyectos.
Tipos de Servicios, Recursos y Proceso de Aprovisionamiento.
Mecanismos de Autentificación.
Mecanismos de Tarificación y Control de Consumo.
Herramientas de Cliente, Interfaz y Desarrollo.
Mecanismos de Extracción de Datos.
2. Analítica de datos estructurados para uso en plataformas de Inteligencia Artificial
Planteamiento de Problemas con Datos Estructurados. Enfoques Posibles.
Preprocesamiento de ‘Sets’ de Datos.
Tipos de Modelos de Datos Estructurados. Hiperparámetros.
Plataformas de Análisis de Datos Estructurados.
Técnicas de Documentación de resultados.
Herramientas en la nube (‘cloud’) para despliegue de flujos de datos.
3. Series temporales para uso en plataformas de Inteligencia Artificial
Extracción e Imputación de Series Temporales.
Preprocesamiento y Formatos de Series Temporales.
Tipos de Modelos de Series Temporales.
Utilización de las Plataformas de Análisis de Series Temporales.
Técnicas de Documentación de resultados.
Despliegue e Integración de Modelos de Series Temporales.
4. Visión Artificial en plataformas de Inteligencia Artificial
Imputación, Formatos y Preprocesamiento de Imágenes y Videos.
Modelos y Aplicaciones de Visión Artificial.
Utilización de las Plataformas de Visión Artificial.
Técnicas de Documentación de resultados.
Despliegue e Integración de Aplicaciones de Visión Artificial.
5. Procesamiento del Lenguaje Natural en plataformas de Inteligencia Artificial
Imputación, Formatos y Preprocesamiento de Audio.
Utilización de las Plataformas de Transcripción Automática.
Modelos y Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural.
Utilización de las Plataformas de Procesamiento de Lenguaje Natural.
Despliegue e Integración de Aplicaciones de Lenguaje Natural.
6. Asistentes Virtuales Conversacionales en plataformas de Inteligencia Artificial
Arquitectura de un Asistente Virtual Conversacional.
Diseño de Conversaciones.
Configuración de un Motor de Intenciones usando Plataformas de Asistentes Virtuales.
Configuración e Integración con el ‘Back-End’ de un Generador de Respuestas usando Plataformas de Asistentes Virtuales.
Monitorización y Derivación a Agentes Humanos.
Despliegue de un Asistente Virtual Conversacional en diversos Canales.
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 la explotación de servicios de preprocesamiento y analítica de datos en plataformas disponibles en línea, 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 4: DESARROLLO DE COMPONENTES SOFTWARE ESPECÍFICOS PARA SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Nivel: 3
Código: MF2497_3
Asociado a la UC: Desarrollar componentes software específicos para sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático
Duración: 180 horas
Capacidades y criterios de evaluación:
C1: Aplicar técnicas de modelización de algoritmos de carácter general y específicos de Inteligencia Artificial, previa interpretación usando lenguajes propios del sector para integrarlos en un sistema de Inteligencia Artificial.
CE1.1 Identificar técnicas de abstracción de problemas reales para su traslado a la elaboración de algoritmos que los solucionen, describiendo los pasos a seguir.
CE1.2 Interpretar gráficos y la documentación de análisis y diseño que representan el problema a resolver, describiendo mecanismos para su traslado a algoritmos programables.
CE1.3 Describir técnicas de modularización tales como ‘top-down’ y ‘bottom-up’, explicando sus ámbitos y mecanismos de aplicación.
CE1.4 Describir herramientas de abstracción lógica para modelizar siguiendo algoritmos y técnicas tales como gestión y ordenación de archivos, búsqueda ordenada y secuencial, divide y vencerás, programación dinámica, algoritmos voraces, recursividad, búsquedas con retroceso, ramificación y poda, programación lineal y reducciones y algoritmos recursivos, entre otros, indicando su utilidad y explicándolas paso a paso.
CE1.5 Describir técnicas de representación de algoritmos tales como pseudocódigo y diagramas de flujo, explicándolas paso a paso.
CE1.6 En un supuesto práctico de modelización de problemas mediante algoritmos de carácter general y específicos de Inteligencia Artificial:
- Interpretar los problemas a resolver, abstrayendo con pautas lógicas las guías y bases para elaborar los algoritmos que los solucionan, a partir de la documentación y gráficos de análisis y diseño del problema.
- Descomponer los problemas a resolver, modularizándolos usando estrategias ‘top-down’ o ‘bottom-up’.
- Modelizar los problemas a resolver, usando la herramienta de la abstracción lógica, siguiendo algoritmos y técnicas tales como gestión y ordenación de archivos, búsqueda ordenada y secuencial, divide y vencerás, programación dinámica, algoritmos voraces, recursividad, búsquedas con retroceso, ramificación y poda, programación lineal y reducciones y algoritmos recursivos, entre otros.
- Representar los algoritmos, usando herramientas al efecto, tales como pseudocódigo y diagramas de flujo.
C2: Aplicar el paradigma de la Programación Orientada a Objetos a la resolución de problemas generales y específicos de Inteligencia Artificial, codificando en lenguajes de programación propios del sector, para aplicar algoritmos elaborados según especificaciones de análisis y diseño recibidas.
CE2.1 Identificar las clases a partir del problema o de la documentación de análisis y diseño, extrayendo la información conectada con la resolución del problema.
CE2.2 Identificar las relaciones entre clases y sus características tales como clases hija o derivadas de las clases padre o base asociadas, restricciones, visibilidad, multiplicidades, herencia y otras, a partir del problema o de la documentación de análisis y diseño, discriminando su ámbito de aplicación y describiendo su funcionalidad.
CE2.3 Describir las técnicas y utilidades de la programación orientada a objetos tales como sobrecarga de constructores y métodos, uso de tipos abstractos y polimorfismo, entre otros, discriminando su ámbito de aplicación y describiendo su funcionalidad, a partir de la documentación de análisis y diseño.
CE2.4 Identificar en las clases, sus atributos, métodos e interfaces, describiendo los tipos de datos que los representan o que usan, discriminando su ámbito de aplicación y describiendo su funcionalidad, a partir de la documentación de análisis y diseño.
CE2.5 Describir el concepto de constructor de clases, a partir de las clases definidas, explicando su aplicación.
CE2.6 Enumerar los tipos y estructuras de datos básicos para representación de valores tales como aquellos que representan caracteres, números y valores lógicos, entre otros, explicando y discriminando su aplicación.
CE2.7 Enumerar los tipos y estructuras de datos complejos como cadenas, vectores, tablas multidimensionales, árboles, grafos, pilas, colas, tablas hash y colecciones, explicando y discriminando su aplicación.
CE2.8 Describir las herramientas estructuradas de programación tales como asignaciones, condiciones, bucles e iteraciones, entre otras, explicando y discriminando su aplicación.
CE2.9 En un supuesto práctico de codificación de algoritmos de resolución de problemas generales o específicos de Inteligencia Artificial en un lenguaje determinado y según especificaciones de análisis y diseño:
- Codificar las clases, sus atributos, métodos e interfaces, utilizando el lenguaje de programación indicado y las técnicas metodológicas orientadas a objetos.
- Aplicar a los atributos de las clases y a los parámetros de los métodos, los tipos y estructuras de datos básicos tales como aquellos que representan caracteres, números y valores lógicos, entre otros.
- Aplicar los tipos complejos como cadenas, vectores, tablas multidimensionales, árboles, grafos, pilas, colas, tablas hash y colecciones a las clases y variables codificadas, integrando y utilizando las clases y métodos predefinidos.
- Aplicar las herramientas estructuradas de programación tales como asignaciones, condiciones, bucles e iteraciones, entre otras, para codificar los métodos de las clases, siguiendo los algoritmos elaborados para resolver los problemas planteados, definiendo los parámetros de entrada y/o salida.
- Codificar las relaciones entre clases, derivando o extendiendo clases hija de las clases base o padre asociadas, manteniendo las restricciones, visibilidad, multiplicidades, herencia y otras características especificadas, tales como gestión de envío de mensajes e implementándolas con las técnicas y utilidades de la programación orientada a objetos tales como sobrecarga de constructores y métodos, uso de tipos abstractos y polimorfismo, entre otros
- Definir los objetos, interpretando las especificaciones establecidas en el diseño y los algoritmos, instanciando las clases codificadas.
C3: Aplicar mecanismos de control, gestión e integración propios del paradigma de la Programación Orientada a Objetos a un código de resolución de problemas generales y específicos de Inteligencia Artificial, usando lenguajes de programación propios del sector, para aplicar algoritmos elaborados.
CE3.1 Identificar mecanismos de control de errores usando las sentencias y mecanismo propios del lenguaje tales como ‘Try-Catch’ u otros, describiendo su funcionamiento y discriminando su aplicación.
CE3.2 Describir las herramientas de desarrollo y depuración para facilitar el proceso de generación del código y de detección y corrección de errores, explicando su funcionalidad y discriminando su aplicación.
CE3.3 Identificar componentes y librerías de terceros aplicables según las necesidades, interpretando su documentación, describiendo sus características, utilidad y explicando los pasos a seguir para integrarlos en un código.
CE3.4 Identificar mecanismos de acceso y manipulación de datos estructurados y no estructurados externos utilizando librerías disponibles, describiendo los pasos a seguir para integrarlas en la aplicación y codificar programas a partir de ellas.
CE3.5 Describir los procedimientos a seguir para elaborar un plan de pruebas, siguiendo los protocolos y los criterios de calidad definidos en la organización, clasificando los tipos de prueba y explicándolos paso a paso.
CE3.6 Describir procedimientos de integración de elementos de código en paquetes y librerías para su uso posterior en futuras aplicaciones, explicando los pasos a seguir.
CE3.7 En un supuesto práctico de aplicación de mecanismos de control, gestión e integración propios del paradigma de la Programación Orientada a Objetos a un código de resolución de problemas generales y específicos de Inteligencia Artificial, usando lenguajes de programación:
- Implementar el control de errores en el código, usando las sentencias y mecanismo propios del lenguaje tales como ‘Try-Catch’ u otros.
- Emplear las herramientas de desarrollo y depuración, para facilitar el proceso de generación del código, detectando y corrigiendo errores en el código.
- Utilizar los componentes y librerías de terceros, seleccionándolos según las necesidades, interpretando su documentación e implementando su uso, para reutilizar código y reducir el tiempo de desarrollo.
- Programar el acceso y manipulación de datos estructurados y no estructurados externos utilizando librerías disponibles e integrándolas en la aplicación, codificando programas a partir de ellas.
- Ejecutar el plan de pruebas, siguiendo los protocolos y los criterios de calidad definidos en la organización, discriminado los tipos de prueba, resolviendo los problemas encontrados en la implementación, consultando la documentación técnica.
- Integrar en paquetes y librerías los elementos elaborados susceptibles de ser compartidos, para su uso posterior en futuras aplicaciones.
C4: Aplicar unas técnicas de predicción de tendencias o la organización y descripción de datos, codificando sistemas de redes neuronales en programas mediante técnicas y algoritmos al efecto.
CE4.1 Describir modelos de aprendizaje de las redes neuronales (RRN) supervisados y no supervisados, explicando su funcionamiento y mecanismos de uso.
CE4.2 Describir mecanismos de aplicación de algoritmos de aprendizaje automático supervisados (predictivos) usando redes neuronales con el objeto de predecir un dato (variable objetivo) desconocido a priori, a partir de otros datos conocidos, explicando los pasos a seguir y discriminando su aplicación.
CE4.3 Describir mecanismos de aplicación de algoritmos de aprendizaje automático no supervisados usando redes neuronales, que buscan descubrir patrones (estructuras) y tendencias en los datos, explicando los pasos a seguir y discriminando su aplicación.
CE4.4 Describir métodos de cuantización (‘clustering’) de vectores tales como ‘K-means’, con el enfoque de examinar y presentar, datos complejos de manera más simple, explicando los pasos a seguir para su codificación.
CE4.5 Describir técnicas de representación del espacio de entrada de las muestras de entrenamiento, tales como ‘mapas auto organizativos de Kohonen’, SOM (‘SOM-Self-Organizing Maps’), explicando los pasos a seguir y discriminando su aplicación.
CE4.6 Describir técnicas de simulación de redes asociativas, tales como ‘Programación de Redes de Hopfield’ o redes recursivas recurrentes para garantizar la convergencia a un mínimo local, explicando los pasos a seguir y discriminando su aplicación.
CE4.7 Describir técnicas de resolución de problemas que no son linealmente separables, tales como Redes Neuronales con Perceptrones Multicapa, explicando los pasos a seguir para su codificación.
CE4.8 En un supuesto práctico de aplicación de técnicas de predicción de tendencias o la organización y descripción de datos mediante redes neuronales:
- Programar los algoritmos de aprendizaje automático supervisados (predictivos), usando redes neuronales con el objeto de predecir un dato (variable objetivo) desconocido a priori, a partir de otros datos conocidos.
- Programar los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, usando redes neuronales, buscando descubrir patrones (estructuras) y tendencias en los datos, con el objetivo de organizar los datos o describir su estructura.
- Programar código siguiendo siguiendo métodos de cuantización (‘clustering’) de vectores tales como ‘K-means’, con el enfoque de examinar y presentar, datos complejos de manera más simple.
- Representar el espacio de entrada de las muestras de entrenamiento, programando código que use técnicas tales como ‘mapas auto organizativos de Kohonen’, SOM (‘SOM-Self-Organizing Maps’), para discretizarlo.
- Simular las redes asociativas, programando código en base a técnicas tales como ‘Programación de Redes de Hopfield’ o redes recursivas recurrentes para garantizar la convergencia a un mínimo local.
- Explorar la resolución de problemas que no son linealmente separables, usando técnicas tales como Programación de Redes Neuronales con Perceptrones Multicapa.
C5: Aplicar técnicas estadísticas de análisis de datos, programando software para la extracción de patrones preparatorios aplicables en aprendizaje automático (‘Machine Learning’ -ML-) usando librerías predefinidas.
CE5.1 Describir librerías de análisis de datos tales como ‘Numpy’ en ‘Jupyter’, explicando sus características y discriminando los casos de aplicación.
CE5.2 Describir librerías de manipulación y análisis tales como Pandas, explicando las estructuras de datos y funcionalidades al efecto que proporcionan tales como series y ‘DataFrames’, discriminando los casos de aplicación.
CE5.3 Describir librerías de representación tipo ‘Plotter’ tales como ‘Matplotlib’ y ‘Seaborn’ y programación de rectas y curvas de regresión de los datos de ajuste, explicando sus características y discriminando los casos de aplicación.
CE5.4 Describir mecanismos de integración, unificación y uniformización de datos e instancias provenientes de distintas fuentes, mediante eliminación de atributos redundantes y limpieza de los datos, tratando los valores faltantes y el ruido de datos, explicando sus características y discriminando los casos de aplicación.
CE5.5 Describir técnicas de filtrado de repositorios de información para descubrir y extraer información siguiendo un proceso tal como ‘Knowledge Discovery in Data bases’ (KDD), explicando sus características y discriminando los casos de aplicación.
CE5.6 Describir técnicas de análisis del lenguaje natural (NLP) y de las redes sociales, usando para ello algoritmos tales como clasificación, regresión lineal, regresión logística, uso de árboles de decisión, uso de polinomios y variabilidad para extraer y clasificar información, explicando sus características y funcionamiento por pasos.
CE5.7 En un supuesto práctico de aplicación de técnicas estadísticas de análisis de datos para la extracción de patrones preparatorios aplicables en aprendizaje automático (‘Machine Learning’-ML-) usando librerías predefinidas:
- Codificar el software de análisis de datos, a partir de librerías tales como Numpy en Jupyter, usando array multidimensional homogéneo.
- Manipular los datos, previo análisis, usando librerías tales como Pandas, usando estructuras de datos y funcionalidades al efecto tales como series y ‘DataFrames’.
- Representar los datos, usando librerías tipo ‘Plotter’ tales como ‘Matplotlib’ y ‘Seaborn’ y programación de rectas y curvas de regresión de los datos de ajuste.
- Integrar los datos, unificando y uniformando instancias provenientes de distintas fuentes, eliminando atributos redundantes y limpiando los datos, tratando los valores faltantes y el ruido de datos.
- Filtrar los repositorios de información, descubriendo y extrayendo información siguiendo un proceso tal como ‘Knowledge Discovery in Data bases’ (KDD) para obtener todo el conocimiento posible.
- Aplicar los algoritmos tales como clasificación, regresión lineal, regresión logística, uso de árboles de decisión, uso de polinomios y variabilidad al análisis del lenguaje natural (NLP) y redes sociales, escribiendo el código para extraer y clasificar información.
C6: Aplicar técnicas de elaboración de la documentación del código desarrollado para sistemas de Inteligencia Artificial según los estándares de la organización, para garantizar su futuro mantenimiento.
CE6.1 Identificar el tipo de documentación a generar tales como manuales, guías para desarrolladores, administradores o usuarios, entre otras, explicando su estructura y contenidos.
CE6.2 Identificar los componentes susceptibles de ser documentados, explicando el contenido a informar.
CE6.3 Describir técnicas de elaboración de comentarios de código, nomenclatura de identificadores con nombres autoexplicativos (mnemotécnicos), sangrado e indentación u otros, que se incluyen en el código, para una mejor comprensión del programa, explicando pautas a seguir.
CE6.4 Describir herramientas de producción automática de documentación a partir del texto incluido en el componente software, explicando su uso paso a paso.
CE6.5 En un supuesto práctico de elaboración de la documentación del código desarrollado para sistemas de Inteligencia Artificial:
- Redactar la documentación, tal como manuales, guías para desarrolladores, administradores o usuarios entre otros, de acuerdo a unas pautas o especificaciones, seleccionando la información de utilidad según el destinatario.
- Redactar la documentación correspondiente a cada componente, de acuerdo con las normas y modelos incluidos en el diseño de la aplicación.
- Añadir al código los comentarios, identificadores con nombres autoexplicativos (mnemotécnicos), tabulaciones u otros, documentándolo para una mejor comprensión.
- Generar la documentación de un componente desarrollado mediante las herramientas de producción automática de documentación, a partir del texto incluido en el componente software.
- Documentar los procedimientos de ejecución de las pruebas unitarias y de regresión, así como los resultados de las mismas, de acuerdo a los estándares y pautas proporcionadas.
Capacidades cuya adquisición debe ser completada en un entorno real de trabajo:
C1 respecto a CE1.6; C2 respecto a CE2.9; C3 respecto a CE3.7; C4 respecto a CE4.8; C5 respecto a CE5.7; C6 respecto a CE6.5.
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. Modelización de algoritmos de carácter general y específicos de Inteligencia Artificial
Técnicas de abstracción de problemas reales para su traslado a la elaboración de algoritmos.
Interpretación de gráficos y la documentación de análisis y diseño para la elaboración de algoritmos.
Técnicas de modularización. ‘Top-down’ y ‘bottom-up’.
Herramientas de abstracción lógica para modelizar. Algoritmos y técnicas. Gestión y ordenación de archivos, búsqueda ordenada y secuencial, divide y vencerás, programación dinámica, algoritmos voraces, recursividad, búsquedas con retroceso, ramificación y poda, programación lineal y reducciones, algoritmos recursivos y otros.
Técnicas de representación de algoritmos: pseudocódigo y diagramas de flujo.
2. Resolución de problemas generales y específicos de Inteligencia Artificial aplicando Programación Orientada a Objetos
Clases. Tipología. Clase base, clase derivada, clase abstracta.
Relaciones entre clases. Herencia. Visibilidad. Multiplicidad.
Atributos y operaciones.
Sobrecarga. Polimorfismo.
Interfaces. Implementación y aplicación.
Constructores.
Tipos de datos básicos o elementales. Numéricos, alfanuméricos y lógicos (‘boolean’).
Tipos y estructuras de datos complejos. Cadenas, vectores, tablas multidimensionales, árboles, grafos, conjuntos, pilas, colas, tablas hash y colecciones.
Paso de mensajes.
Sentencias de la programación estructurada: asignaciones, condiciones, bucles e iteraciones.
3. Mecanismos de control, gestión en integración en Programación Orientada a Objetos aplicada a la Inteligencia Artificial
Control de errores.
Herramientas de desarrollo y depuración.
Componentes de terceros. Complementos y librerías.
Librerías y mecanismos de acceso y manipulación de datos estructurados y no estructurados externos.
Procedimientos a seguir para elaborar un plan de pruebas. Tipos de prueba.
Empaquetado de código en librerías. Refactorización.
4. Interpretación de diagramas de modelización de problemas
Estándares. ‘Unified Modelling Language’ (UML).
Interpretación de diagramas que representan el sistema de manera estática. Diagramas de Estructura Estática. Diagramas de Clases.
Interpretación de diagramas de interacción. Interpretación de diagramas de Casos de Uso.
Interpretación de diagramas que representan la interacción organizada. Diagramas de Casos de Colaboración.
Interpretación de diagramas de Modelado Dinámico. Diagramas de Actividades. Diagramas de Secuencia, Diagramas de Colaboración, Diagramas de Estados, Diagramas de Casos de Uso, Diagramas de Actividades.
5. Predicción de tendencias/organización y descripción de datos mediante redes neuronales usando Programación Orientada a Objetos
Modelos de aprendizaje de las redes neuronales (RRN). Supervisados y no supervisados.
Métodos de cuantización (‘clustering’) de vectores. ‘K-means’.
Técnicas de representación del espacio de entrada de las muestras de entrenamiento. Mapas auto organizativos de Kohonen SOM (‘SOM-Self-Organizing Maps).
Técnicas de simulación de redes asociativas. ‘Programación de Redes de Hopfield’, redes recursivas recurrentes.
Técnicas de resolución de problemas no linealmente separables. Programación de Redes Neuronales con Perceptrones Multicapa.
6. Técnicas estadísticas de análisis de datos usando Programación Orientada a Objetos en Inteligencia Artificial
Librerías de análisis de datos tales como ‘Numpy’ en ‘Jupyter u otras.
Librerías de manipulación y análisis tales como ‘Pandas’ u otras.
Librerías de representación tipo ‘Plotter’ tales como ‘Matplotlib’, ‘Seaborn’ u otras.
Programación de rectas y curvas de regresión de los datos de ajuste.
Mecanismos de integración, unificación y uniformización de datos e instancias provenientes de distintas fuentes.
Técnicas de filtrado de repositorios de información para descubrir y extraer información. ‘Knowledge Discovery in Data bases’ (KDD), Análisis del lenguaje natural (NLP) y de las redes sociales. Clasificación, regresión lineal, regresión logística, uso de árboles de decisión, uso de polinomios y variabilidad.
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 desarrollo de componentes software específicos para 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: Instalación y Mantenimiento
Nivel: 2
Código: IMA751_2
Competencia general
Realizar las operaciones de montaje e instalación y mantenimiento de redes de conductos de climatización, ventilación-extracción, de acuerdo con los procesos y planes de montaje y mantenimiento, cumpliendo la normativa relativa a protección medioambiental y planificación de la actividad preventiva.
Unidades de competencia
UC2504_2:Instalar redes de conductos de climatización y ventilación-extracción
UC2505_2:Mantener redes de conductos de climatización y ventilación-extracción
UC2327_2:Realizar las funciones de nivel básico para la prevención de riesgos en construcción
Entorno Profesional
Ámbito Profesional
Desarrolla su actividad profesional en el área de montaje y mantenimiento de redes de conductos de climatización y ventilación-extracción, en entidades de naturaleza pública o privada, ya sean grandes, medianas, pequeñas o microempresas, 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, pudiendo tener personal a su cargo en ocasiones. Su actividad profesional está sometida a regulación por la Administración competente. En el desarrollo de la actividad profesional se aplican los principios de accesibilidad universal y diseño para todas las personas de acuerdo con la normativa aplicable.
Sectores Productivos
Desarrolla su trabajo en empresas de montaje y/o mantenimiento de instalaciones de climatización y ventilación-extracción. Se ubica en el sector de instalación y mantenimiento, en el subsector de la refrigeración y climatización.
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.
Mantenedores-reparadores de redes de conductos de climatización y ventilación-extracción
Instaladores-montadores de redes de conductos de climatización y ventilación-extracción
Formación Asociada (420 horas)
Módulos Formativos
MF2504_2:Instalación de redes de conductos de climatización y ventilación-extracción (180 horas)
MF2505_2:Mantenimiento de redes de conductos de climatización y ventilación-extracción (180 horas)
MF2327_2:Prevención a nivel básico de los riesgos laborales en construcción (60 horas)
UNIDAD DE COMPETENCIA 1: INSTALAR REDES DE CONDUCTOS DE CLIMATIZACIÓN Y VENTILACIÓN-EXTRACCIÓN
Nivel: 2
Código: UC2504_2
Realizaciones profesionales y criterios de realización:
RP1: Preparar el montaje de la red de conductos de climatización y ventilación-extracción según las especificaciones recogidas en el proyecto, cumpliendo la normativa relativa a la instalación de red de conductos con fines de climatización o ventilación-extracción para su posterior instalación.
CR1.1 La información de los planos y especificaciones técnicas de la instalación e instrucciones recibidas se interpretan, conociendo con claridad y precisión el montaje de red de conductos que se debe realizar, para afrontar los cambios que pueden ser necesarios, adaptándose a las situaciones encontradas no reflejadas en los planos iniciales.
CR1.2 El plan de montaje se aplica, cumpliendo las especificaciones del proyecto, optimizando rendimientos y planificando interacciones con otras actividades de la obra que puedan afectar a la ejecución y calidad de la red de conductos a instalar.
CR1.3 Las características de los equipos de climatización y ventilación-extracción (Unidades de Tratamiento del Aire (U.T.A.), enfriadora, producción de calor, regulación y control, entre otros), conductos, componentes y materiales se comprueban, contrastándolas con el presupuesto y pliego de condiciones especificados en el proyecto, verificando con las fichas técnicas o marcado de los equipos la coincidencia.
CR1.4 El material, en función de sus características (reacción al fuego, estanquidad, conductividad térmica, comportamiento acústico) y las herramientas y accesorios (perfiles, cintas adhesivas, colgadores, refuerzos, entre otros) se selecciona, siguiendo la documentación técnica, considerando su ubicación en la obra.
CR1.5 La instalación de la red de conductos se replantea, marcando y trazando la misma en la obra con el fin de previsualizar dónde y cómo va a estar, a partir de planos y/o documentación.
CR1.6 El material y accesorios en obra se ubican, asegurando el mantenimiento de todas las propiedades técnicas del material, optimizando su aprovechamiento, evitando deterioros o mermas en las propiedades del producto, manteniendo el orden y limpieza para evitar la posible creación de riesgos laborales a otros trabajadores.
CR1.7 Los elementos de seguridad asociados al montaje de redes de conductos de climatización y ventilación-extracción se disponen:
- Inspeccionándolos y comprobando su funcionamiento y ubicación.
- Identificando los riesgos específicos en las instalaciones de conductos.
- Considerando los requisitos de protección medioambiental en productos químicos, de trabajos en altura, de protección colectiva, entre otros.
- Evaluando las características de seguridad de medios auxiliares (herramientas, útiles y equipos) empleados en instalación de redes de conductos, para asegurar un inicio de trabajos con las medidas de seguridad tanto para las personas como para los equipos utilizados.
- Ajustándose a la normativa en materia de prevención de riesgos laborales específicos contemplados/as en el sector de la construcción y aplicables a este perfil profesional.
- Estableciendo la comunicación con la persona responsable.
RP2: Instalar la red de conductos de climatización y ventilación-extracción de conductos autoportantes, fabricando los elementos y conectándolos según la documentación del proyecto y cumpliendo la normativa relativa a la instalación de red de conductos con fines de climatización o ventilación-extracción, elaborando las soportaciones y conexiones, seleccionando las herramientas adecuadas (cuchillas, regla escuadra, perfilería metálica, entre otras), utilizando los materiales especificados en la documentación técnica y de montaje y los accesorios indicados en el manual de conductos del fabricante.
CR2.1 Las figuras del sistema de climatización y ventilación-extracción de conductos autoportantes (tramo recto, codo, quiebro o desvío, ramificación simple, ramificación doble o pantalón, ramificación triple, ramificación por una de sus caras o «zapato», plenum o cajón, embocadura, reducción, ensanche, puerta de acceso o registro, entre otras) se fabrican, seleccionando el método a emplear (Método del Tramo Recto o (MTR), método por tapas, en su caso, entre otros.
CR2.2 Los refuerzos y soportaciones se acometen, siguiendo lo indicado por el manual de instalación del fabricante de paneles autoportantes, anclando los marcos perimetrales continuos mediante el uso de escuadras en las esquinas fijados mecánicamente a pletina ubicada en el interior del conducto con su tornillería.
CR2.3