Objetivo
El alumno, al finalizar este curso, será capaz de apreciar la conveniencia de aplicar inteligencia artificial en su empresa o contexto laboral, en función del estado de madurez del proceso de transformación digital y de la capacidad actual de automatización.
Dirigido a:
Jefes de proyecto o participantes en proyectos de innovación, no sólo relacionados directamente con inteligencia artificial sino también con automatización y ciencia de datos.
Profesionales de gestión de procesos que pretendan analizar y evaluar con criterio las posibilidades de ganar eficiencia en las actividades que se deben desarrollar.
Analistas de negocio que necesiten explorar tendencias en los datos de ventas, marketing y de mercado.
Ejecutivos que quieran mantener un conocimiento actualizado sobre el estado del arte tecnológico actual para competir adecuadamente en su mercado.
Profesionales que van a participar en iniciativas donde los datos son relevantes para la toma de decisiones. Y además de eso, se espera la construcción o incorporación de sistemas para la automatización, que puedan llegar a incluir inteligencia artificial.
Profesionales que participen en la gestión y optimización de procesos, en los que la automatización pueda tener un papel relevante para la mejora de la eficiencia.
Y profesionales que quieran conocer y hablar con propiedad de todo el contexto relacionado con inteligencia artificial, computación cognitiva, inteligencia aumentada y automatización en general.
Requisitos:
Es recomendable que el alumno tenga algún conocimiento previo sobre el contexto de los datos: cali
1 - Introducción a la Inteligencia Artificial
Objetivo
Al final de esta unidad conocerás qué significa la expresión "Inteligencia Artificial" (IA) para utilizarla con propiedad, por qué va de la mano del proceso actual de transformación digital, y algunos conceptos clave muy utilizados en cualquier contexto de IA. Conocerás los retos a que nos enfrentamos y también los impulsores de la inteligencia artificial.
Duración de la unidad
3 Horas 10 Minutos
Contenido
1. Introducción
1.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
1.1.1. Contexto de Transformación Digital
1.1.2. De dónde venimos
1.1.3. ¿Qué impulsa la inversión en IA?
1.1.4. Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning
1.2. Tendencia actual en IA: uso compartido de casos.
1.3. Hemos aprendido
2 - Transformación Digital e Inteligencia Artificial
Objetivo
En esta unidad, conocerás cuál es el objetivo realista de la inteligencia artificial para llegar a la "inteligencia aumentada", y cómo podemos hacer que nos ayude en una organización. Veremos las ventajas que la IA nos puede aportar en la empresa, qué son los RPA y algunos ejemplos de empresas que lo están llevando a cabo.
Duración de la unidad
3 Horas 20 Minutos
Contenido
2. Transformación Digital e Inteligencia Artificial
2.1. Cómo potenciar la Transformación Digital
2.1.1. ¿Por dónde empezar?
2.1.2. El paradigma de la Inteligencia Aumentada
2.1.3. Cómo aprovechar la inteligencia artificial
2.1.4. Impacto corporativo de la IA
2.1.5. Impacto en los empleados
2.2. Visión global para el futuro del trabajo
2.2.1. Nuevos Perfiles Profesionales
2.2.2. Innovar con la fuerza laboral
2.2.3. Puestos de trabajo e Inteligencia Artificial
2.2.4. Ámbitos íntimamente ligados a la Inteligencia Artificial
2.3. Hemos aprendido
3 - Robótica y Automatización
Objetivo
En esta unidad, veremos qué son los Cobots, y cuál es el uso más extendido de la inteligencia artificial. Veremos cuál es el estado de implantación actual de la IA, y también qué riesgos conlleva, así como las tendencias actuales y futuras en este campo.
Duración de la unidad
3 Horas 05 Minutos
Contenido
3. Robótica y automatización
3.1. Robótica
3.1.1. Los Cobots
3.1.2. Aplicaciones de la robótica
3.1.3. Tendencias en Robótica
3.2. Los peligros de la automatización
3.3. Progreso en tecnología de asistencia al usuario
3.4. Hemos aprendido
4 - Tecnología e Innovaciones asociadas a la IA
Objetivo
Al final de este módulo conocerás cuáles son las tecnologías ampliamente utilizadas que soportan el uso de la inteligencia artificial, como Big Data; pero también las tecnologías que están llegando, como Digital Twins, Edge Computing, o el próximo estándar de transmisión de datos 5G.
Duración de la unidad
4 Horas 50 Minutos
Contenido
4. Tecnología
4.1. Tecnologías maduras: Big Data
4.1.1. Las V's del Big Data
4.1.2. Datificación
4.1.2.1. Datificación - volúmenes de datos
4.2. Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
4.2.1. Edge Computing
4.2.1.1. Factores clave de Edge Computing
4.2.2. Redes 5G
4.2.3. Gemelos Digitales
4.2.3.1. Obtener el máximo valor del gemelo digital
4.2.4. Inversiones en innovación para IA
4.3. Capacidades de inteligencia artificial
4.3.1. Perspectivas de analítica
4.4. Data Mining
4.4.1. Qué es Data Mining
4.4.1.1. Etapas y ejemplos de Data Mining
4.4.2. Algoritmos Descriptivos
4.4.3. Algoritmos Predictivos
4.5. Machine Learning
4.5.1. Bases del Aprendizaje Automático
4.5.2. Cómo hacer aprender a una máquina
4.5.3. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
4.6. Hemos aprendido
5 - Ámbitos de aplicación
Objetivo
Al final de esta unidad, conocerás algunos de los campos de actuación más relevantes de la inteligencia artificial y otros derivados de la transformación digital, con ejemplos, pero también algunos ámbitos en los que no se atisba una aplicación significativa.
Duración de la unidad
3 Horas 10 Minutos
Contenido
5. Ámbitos de aplicación
5.1. Sectores donde se aplica Inteligencia Artificial
5.1.1. Salud
5.1.2. Problemática de la IA en medicina
5.1.3. Sector financiero y Seguros
5.1.4. Industria 4.0 +
5.1.5. Medios de comunicación
5.1.6. Desarrollo de software
5.1.7. Sistemas Expertos
5.1.8. Visión Artificial
5.2. Ámbitos en los que NO aplicamos IA
5.3. Hemos aprendido
6 - Recomendaciones
Objetivo
En este módulo vamos a ver qué podemos aportar a nuestra organización para potenciar su proceso de transformación digital, no sólo en lo relativo a inteligencia artificial sino también en todas las innovaciones asociadas a la misma, sino también en ámbitos muy próximos como la analítica, la tecnología o el enfoque ágil.
Duración de la unidad
3 Horas 35 Minutos
Contenido
6. Recomendaciones
6.1. Cómo introducir cambios hacia la Inteligencia Artificial
6.1.1. Contexto de Innovación
6.1.2. Conviértete en Knowmad
6.2. Nuevos métodos de trabajo
6.2.1. Qué están haciendo las empresas
6.2.1.1. Agile Data
6.2.2. Un paso más allá: la Computación Cognitiva
6.2.2.1. Sistemas cognitivos
6.3. Hemos aprendido
7 - Futuro de la IA
Objetivo
Al final de esta unidad, conocerás cuál es la perspectiva a corto, medio y largo plazo respecto de la inteligencia artificial y las innovaciones asociadas a ella, así como las consecuencias derivadas de la transformación digital de las compañías en el futuro.
Duración de la unidad
3 Horas 30 Minutos
Contenido
7. Futuro de la IA
7.1. Futuro a corto plazo
7.1.1. Algunas cifras a corto plazo
7.2. Futuro a medio plazo
7.2.1. Hiper-personalización
7.2.2. Data Native y DataPools
7.3. Futuro a largo plazo
7.3.1. Empatía e Inteligencia Artificial
7.3.2. Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial
7.4. Hemos aprendido
8 - Liderazgo y Gestión de proyectos de inteligencia artificial
Objetivo
Al final de esta unidad, comprenderás el estilo de liderazgo necesario para proyectos de conocimiento, ciencia de datos e inteligencia artificial; distinguirás las mejores prácticas para la gestión de proyectos de este tipo, y podrás juzgar las posibilidades del enfoque ágil de gestión en el mundo del dato. También conocerás los últimos enfoques que están surgiendo para la gestión de proyectos de ciencia de datos.
Duración de la unidad
5 Horas 20 Minutos
Contenido
8. Liderazgo y Gestión de proyectos de dato
8.1. Introducción al agilismo
8.1.1.¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
8.1.2. Entrega dirigida por el valor de negocio
8.1.3. Valores añadidos de la propuesta ágil
8.1.4. Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
8.1.5. Cambio en la Triple Restricción
8.1.6. Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
8.1.7. Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
8.1.8. Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
8.1.9. Por qué la inteligencia artificial implica ser ágil
8.2. Metodologías Ágiles
8.2.1. Scrum
8.2.1.1. Elementos de Scrum
8.2.1.2. Roles en Scrum
8.2.2. Kanban
8.2.3. Lean
8.2.4. Relación entre metodologías ágiles
8.2.5. Nuevas Propuestas ágiles de gestión
8.3. Liderazgo en un entorno ágil
8.3.1. El líder facilitador
8.3.2. Liderazgo y coaching para las personas
8.4. Hemos aprendido
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