Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
Capacitar a los participantes en el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) para desarrollar soluciones innovadoras que optimicen los procesos empresariales.
Plan de Estudios
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning
Objetivo Específico: Introducir los conceptos fundamentales de IA y ML y su impacto en el mundo empresarial.
Tema 1: Fundamentos de la IA
Tema 2: Introducción al Aprendizaje Automático
Módulo 2: Algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Objetivo Específico: Enseñar las técnicas y algoritmos utilizados en los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Tema 1: Aprendizaje Supervisado
Tema 2: Aprendizaje No Supervisado
Módulo 3: Deep Learning y Redes Neuronales
Objetivo Específico: Introducir a los participantes a la creación y entrenamiento de redes neuronales profundas.
Tema 1: Fundamentos de Deep Learning
Tema 2: Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Módulo 4: Aplicaciones de la IA en Negocios
Objetivo Específico: Explorar cómo las empresas utilizan la IA para mejorar procesos, marketing, ventas, y servicios al cliente.
Tema 1: IA en marketing digital y personalización.
Tema 2: Automatización de procesos empresariales mediante IA.
Tema 3: IA para análisis predictivo en ventas y finanzas.
Dirigido a:
Este curso está dirigido a profesionales y estudiantes con conocimientos básicos de programación que deseen aprender a aplicar Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en el análisis de datos y la automatización de procesos. Se recomienda tener nociones previas de programación en Python.
Metodología
- Clases teóricas y prácticas con ejemplos reales.
- Desarrollo de proyectos y ejercicios prácticos en Python.
- Evaluación mediante proyectos de implementación de modelos de IA.
Duración
40 horas.
Perfil del Egresado
El egresado será capaz de:
- Aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado en la resolución de problemas empresariales.
- Desarrollar modelos de Deep Learning y redes neuronales para tareas específicas.
- Utilizar herramientas y bibliotecas como TensorFlow y Keras para implementar IA.
- Implementar soluciones de IA en áreas como marketing, ventas y análisis predictivo.
- Evaluar y aplicar soluciones éticas en el uso de IA.
Te contactarán para resolver todas tus dudas en tu crecimiento profesional, bienvenido a Edumac
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