IFCT163PO. Inteligencia artificial aplicada a la empresa.
Horas: 250 Formato: HTML
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.
Descripción
- 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.