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Inteligencia artificial para la resolución de problemas de negocio

Duración 100 horas

Martes, miércoles y jueves de 6:00 a 10:00 p.m.
Modalidad: presencial.

Entender la importancia de la inteligencia artificial como parte de la transformación digital para las empresas e identificar las oportunidades de la aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas de negocio.

Imagen del curso Inteligencia artificial para la resolución de problemas

$4.219.000

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Contenido del programa

1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)

Historia y conceptos de la IA.
Técnicas y áreas de la IA.
Modelos y herramientas de IA.
Casos de éxito al aplicar.

Práctica: talleres de introducción a IA.

2. Analítica de Datos en IA

El papel de los datos en la IA.
Analítica de negocio.
Analítica predictiva.
Analítica prescriptiva.

Práctica: laboratorios de visualización.

3. Metodologías para proyectos de IA

Comparación de las metodologías.
Técnicas de preparación de datos.
Modelos aplicables a proyectos de IA.
Evaluación de modelos de IA .

Práctica: laboratorios de analítica.

4. Aprendizaje Automático (ML).

Métodos y técnicas de ML.
Algoritmos de regresión.
Algoritmos de clasificación.
Algoritmos de clusterización.

Práctica: laboratorios de aprendizaje automático.

5. Redes Neuronales (RNA) y Aprendizaje Profundo

Contexto de las RNA.
Conceptos de las RNA.
Aprendizaje en las RNA.
Arquitecturas de las RNA.

Práctica: laboratorios de redes neuronales.

6. Otros Modelos en IA

Procesos de decisión de Markov.
Simulación y optimización.
Agentes inteligentes.
Lógica difusa y algoritmos genéticos.

Práctica: laboratorios de modelos IA.

Dirigido a

Este diplomado va dirigido al público de áreas de negocios, tomadores de decisiones, profesionales en roles tácticos y estratégicos de las organizaciones o ingenieros, que estén interesados en conocer el contexto de inteligencia artificial y las oportunidades en la resolución de problemas de negocio; procurando llevar los conceptos y formulaciones de esta disciplina a un plano comprensible que permita disminuir el esfuerzo que suponen los retos de aprendizaje de la inteligencia artificial.

Nivel de conocimiento requerido: Los estudiantes que se matriculen a este programa deben tener experiencia en: Manejo de datos, es decir, que conozcan hojas de cálculo.Conocimiento de algún lenguaje de programación. Experiencia con labores de preparación y extracción de datos.