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  4. IFCT163PO. Inteligencia artificial aplicada a la empresa.
  • 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.


  • 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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