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Inteligencia artificial aplicada a la empresa

Duración
250 Horas
Precio
695
Online

Formación certificada por:

Inteligencia artificial aplicada a la empresa

Duración
250 Horas
Precio
695
Online

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Objetivos de Aprendizaje
  • Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa, así como su uso.
  • Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en la empresa.
  • Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa.
  • Navegar por la historia de la inteligencia artificial para saber la esencia sobre la que se sustenta el complejo mundo de esta tecnología, reconociendo así la razón de su existencia y desarrollo de su potencial.
  • Distinguir los tipos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos basados en inteligencia artificial, conociendo los numerosos algoritmos y conjuntos de algoritmos que se pueden utilizar.
  • Descubrir distintos modelos predictivos, aprendiendo el funcionamiento de una plataforma de aprendizaje automático.
  • Revelar las oportunidades que ofrecen la inteligencia artificial y el Big Data para el mundo de las empresas, descubriendo herramientas que tienen integrado este tipo de tecnología y métodos de trabajo que sirven para fomentar una cultura Data Driven dentro de los negocios para ser más competitivos.
  • Aportar una visión estratégica que permita identificar oportunidades de negocio basados en inteligencia artificial, conociendo ejemplos, herramientas y recursos humanos.
Contenido del Curso de IA

Unidad 1. Introducción a la inteligencia artificial

  • Introducción.
  • Definición. Historia.
  • Principio y campos de aplicaciones.
  • Ramas de la inteligencia artificial. Algoritmos.
  • Machine / Deep Learning.
  • Big Data: el cambio en la IA.
  • Resumen.

Unidad 2. Algoritmos de la IA

  • Introducción.
  • Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo.
  • Machine Learning: modelos supervisados.
  • Construcción de un modelo de Machine Learning.
  • Métricas de rendimiento de un modelo de Machine Learning.
  • Algoritmos de inteligencia artificial.
  • Machine Learning: modelos no supervisados.
  • Aprendizaje por refuerzo.
  • Modelos profundos (Deep Learning).
  • Resumen.

Unidad 3. Ejemplos de modelos

  • Introducción.
  • Procesamiento de datos con Orange y Weka.
  • Orange.
  • Weka.
  • Resumen.

Unidad 4. Aplicaciones en la empresa

  • Introducción.
  • Recursos humanos y técnicas de datos. People Analytics.
  • Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
  • Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
  • Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado.
  • Estrategias nacionales para el desarrollo de la inteligencia artificial.
  • Recomendaciones web.
  • Mejora de procesos.
  • Resumen.

Unidad 5. Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa

  • Introducción.
  • Oportunidades que ofrece la inteligencia artificial.
  • Impacto de la inteligencia artificial en las empresas.
  • Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa.
  • Resumen.

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