Inteligencia artificial aplicada a la empresa (250 horas)
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Objetivos
– 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.
Contenidos
- 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.
- 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.
- Ejemplos de modelos
- Introducción.
- Procesamiento de datos con Orange y Weka.
- Orange I.
- Orange II.
- Componentes de Orange y funciones.
- Weka.
- Resumen.
- 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.
- 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.