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Introduccion a la Inteligencia Artificial

Temario del curso

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.

Contenido

Introducción
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Contexto de Transformación Digital
De dónde venimos 
¿Qué impulsa la inversión en IA?
Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning
Tendencia actual en IA: uso compartido de casos.
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.

Contenido

Transformación Digital e Inteligencia Artificial
Cómo potenciar la Transformación Digital
¿Por dónde empezar?
El paradigma de la Inteligencia Aumentada
 Cómo aprovechar la inteligencia artificial      
Impacto corporativo de la IA
Impacto en los empleados
Visión global para el futuro del trabajo
Nuevos Perfiles Profesionales
Innovar con la fuerza laboral
Puestos de trabajo e Inteligencia Artificial
 Ámbitos íntimamente ligados a la Inteligencia Artificial
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.

Contenido

Robótica y automatización
Robótica
Los Cobots
Aplicaciones de la robótica
Tendencias en Robótica
Los peligros de la automatización
Progreso en tecnología de asistencia al usuario
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.

Contenido

Tecnología
Tecnologías maduras: Big Data
Las V's del Big Data
Datificación
Datificación - volúmenes de datos 
Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
Edge Computing
 Factores clave de Edge Computing
 Redes 5G
Gemelos Digitales
  Obtener el máximo valor del gemelo digital
 Inversiones en innovación para IA 
Capacidades de inteligencia artificial
Perspectivas de analítica
Data Mining
Qué es Data Mining
Etapas y ejemplos de Data Mining
Algoritmos Descriptivos
Algoritmos Predictivos
Machine Learning 
Bases del Aprendizaje Automático
Cómo hacer aprender a una máquina
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
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.

Contenido

Ámbitos de aplicación
Sectores donde se aplica Inteligencia Artificial
Salud
 Problemática de la IA en medicina
Sector financiero y Seguros
Industria 4.0 +
Medios de comunicación
Desarrollo de software
Sistemas Expertos
Visión Artificial
Ámbitos en los que NO aplicamos IA
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.

Contenido

Recomendaciones
Cómo introducir cambios hacia la Inteligencia Artificial
Contexto de Innovación
Conviértete en Knowmad
Nuevos métodos de trabajo
 Qué están haciendo las empresas
 Agile Data
Un paso más allá: la Computación Cognitiva
 Sistemas cognitivos
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.

Contenido

Futuro de la IA
Futuro a corto plazo
 Algunas cifras a corto plazo
 Futuro a medio plazo
Hiper-personalización
 Data Native y DataPools
Futuro a largo plazo 
 Empatía e Inteligencia Artificial
Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial
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.

Contenido

Liderazgo y Gestión de proyectos de dato
Introducción al agilismo
¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
Entrega dirigida por el valor de negocio
Valores añadidos de la propuesta ágil
Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
Cambio en la Triple Restricción
Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
Por qué la inteligencia artificial implica ser ágil
Metodologías Ágiles
Scrum
 Elementos de Scrum  
Roles en Scrum
Kanban
Lean
Relación entre metodologías ágiles
Nuevas Propuestas ágiles de gestión
Liderazgo en un entorno ágil
El líder facilitador
Liderazgo y coaching para las personas
Hemos aprendido
 
 

Documentos del curso

Descarga Temario   

Descarga contrato de encomienda   

Enfoque

Course File webcurso_cimage16123542453739.jpg

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: calidad de datos, internet de las cosas, industria 4.0, big data… pero no es necesario ningún conocimiento técnico sobre ellos.

  • Precio del curso: € 206

Matricular trabajador

  • Horas duración del curso

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