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Datos básicos

Tipo de centro: Instituto de Educación Secundaria (IES)

Naturaleza del centro: Centro público

Nombre del centro: EDUARDO PRIMO MARQUÉS

Código del centro: 46002775

Denominación genérica: Instituto de Educación Secundaria

Localización

Comunidad autónoma: COMUNITAT VALENCIANA

Provincia: Valencia/València

Localidad: Carlet

Dirección:  CL CORBELLA 141 - 46240 Carlet

Datos de contacto

Web centro: http://mestreacasa.gva.es/web/4600277500

Email centro: 46002775@edu.gva.es

Teléfono centro: 962980130

Fax centro: 962980131

Aplicaciones certificadas para Z by HP con Intel®

Stack de Software de Ciencia de Datos Z by HP (Ubuntu, Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, Docker, etc.) - (HP / Canonical / NVIDIA / Google / Meta)

Familia: Servicios Socioculturales y a la Comunidad - Titulación: Técnico Superior en Integración Social

Resúmen específico:

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

Ejemplo en el sector productivo:

Administraciones públicas y ONGs (ej. 'Cruz Roja'). Análisis de datos sociodemográficos para identificar bolsas de pobreza o riesgo de exclusión.

Estaciones de trabajo:

Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB

Encuentra más configuraciones

Stack de Software de Ciencia de Datos Z by HP (Ubuntu, Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, Docker, etc.) - (HP / Canonical / NVIDIA / Google / Meta)

Familia: Imagen y Sonido - Titulación: Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data

Resúmen específico:

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

Ejemplo en el sector productivo:

Empresas de postproducción (ej. 'El Ranchito') y plataformas de 'streaming' (ej. 'Netflix'). 'Upscaling' de vídeo, 'deepfake', restauración de audio y sistemas de recomendación.

Estaciones de trabajo:

Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB

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Stack de Software de Ciencia de Datos Z by HP (Ubuntu, Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, Docker, etc.) - (HP / Canonical / NVIDIA / Google / Meta)

Familia: Informática y Comunicaciones - Titulación: Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data

Resúmen específico:

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

Ejemplo en el sector productivo:

Cualquier empresa tecnológica (ej. 'Google', 'Microsoft', 'Telefónica Tech'). Es el núcleo del desarrollo de todas las soluciones de IA.

Estaciones de trabajo:

Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB

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Jupyter Notebook / JupyterLab - (Project Jupyter)

Familia: Informática y Comunicaciones - Titulación: Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data

Resúmen específico:

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

Ejemplo en el sector productivo:

Científicos de datos (CSIC, universidades). Análisis exploratorio, notebooks colaborativos en machine learning.

Estaciones de trabajo:

Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800, 1TB SSD

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