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Inteligencia artificial aplicada a la empresa

CURSO

Inteligencia artificial aplicada a la empresa

225,00

Con este curso adquirirás los conocimientos sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial existentes para las empresas y podrás implementar aplicaciones basadas en IA que puedan personalizarse para cada negocio.

Categoría:

Objetivos del curso:

  • 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.

Temario

  • Unidad 1.  Introducción a la inteligencia artificial
    • Itroducción.
    • 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.
    • 9. 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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