Cuestiones sobre el perfil del alumno

 


Pregunta: ¿A qué perfil de estudiante se recomienda más este curso?


Respuesta: El curso está especialmente recomendado para los estudiantes que estén terminando una titulación técnica de Grado o Máster, ya que las certificaciones de Nvidia son una gran baza para su inserción en el mercado laboral. No obstante, no se exige ser alumno de la UMA ni cumplir con un perfil concreto, por lo que los profesionales que ya estén trabajando pueden igualmente cursarlo para mejorar su formación y curriculum. Para los estudiantes de primer o segundo curso que decidan cursarlo ahora, cuentan con la ventaja de que pueden aprovecharlo en años sucesivos para fortalecer sus conocimientos, ya que el uso de las GPUs y las herramientas de Nvidia quedan disponibles en la nube para su uso por parte del alumno una vez finalice la fecha oficial de impartición del curso. En este sentido, cada curso del DLI contiene un apéndice final con ideas, tareas y proyectos adicionales que se sugieren al alumnado para que prosiga su formación utilizando estas GPUs disponibles.



Pregunta: ¿Qué conocimientos o prerrequisitos son necesarios para realizar el curso?


Respuesta: Sólo es necesario tener unos conocimientos básicos de C (para la certificación de CUDA) y Python (para la certificación de Deep Learning), esto es, estar familiarizado con funciones, variables y bucles de un lenguaje de programación. El curso es eminentemente práctico, y todas las herramientas, librerías y utilidades necesarias para realizarlo están ya instaladas dentro de las GPUs en la nube que pone a nuestra disposición el DLI, y tienen un interfaz de uso bastante intuitivo.



Pregunta: ¿Me costará asimilar el curso si no soy estudiante de ingeniería?


Respuesta: El DLI dirige su formación principalmente a las denominadas áreas STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics), pero eso no excluye a nadie. De hecho, hay perfiles muy heterogéneos dentro de los usuarios del DLI. Además, los cursos están pensados para la modalidad self-paced, esto es, para que el alumno los haga de forma autosuficiente. Si se hacen mediante la versión instructor-led (guiada por un profesor, como es nuestro caso), resulta más fácil asimilar los contenidos y lograr las certificaciones de Nvidia.