INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Las nuevas tecnologías han cambiado los paradigmas de la sociedad y sus avances definen el futuro más próximo en los diversos ámbitos de la vida. La inteligencia artificial es una de las revoluciones de este siglo, su aparición está cambiando el mundo que conocíamos hasta ahora.

A través de este curso de introducción a la inteligencia artificial, los alumnos y alumnas podrán descubrir todo lo que conlleva que las máquinas puedan pensar y actuar por sí solas. Las ventajas y desventajas de esta tecnología, así como sus aplicaciones y usos.

Al mismo tiempo, este estudio es una forma de conocer la realidad en la que vivimos. Dentro del programa se aborda la transformación digital y las posibilidades que puede brindar a la IA.

Formación en inteligencia artificial

Nuestra escuela de negocios, IOE Business School, ha desarrollado este curso en modalidad online. Su objetivo es el de proporcionar un estudio flexible y adaptable a los estudiantes. Por lo tanto, el alumnado puede estudiar donde y cuando quiera sin ningún tipo de limitación.

Con esto queremos poner en valor la conciliación de la vida personal, profesional y académica. Es decir, hemos trabajado para que sea cual sea tu situación, puedas seguir formándote y forjar el futuro laboral que tú desees.

La plataforma e-learning es el punto de encuentro. Los alumnos y alumnas pueden encontrar todos los contenidos actualizados y eminentemente prácticos, las actividades, los foros y los canales para contactar con sus tutores personales y compañeros.

La transformación digital y su implicación con la inteligencia artificial

La transformación digital puede definirse como la aplicación de las tecnologías digitales a los distintos planos de una empresa. Es decir, a los procesos, productos, metodologías, herramientas, etc.

Los egresados serán capaces de entender que la transformación digital es una oportunidad para los negocios, para mejorar su actividad y la experiencia de sus clientes. Pero este cambio no está enfocado únicamente a introducir nuevas tecnologías, también debe modificarse la aptitud de las empresas para reinventarse.

Para seguir el ritmo de las demandas del mercado, las empresas deben iniciar su transformación digital cuanto antes. Para ello, es necesario tener en cuenta los de tecnologías que se unen en el proceso:

  • Computación en la nube.
  • Tecnologías de la Información.
  • Plataformas móviles.
  • Machine learning.
  • Inteligencia artificial.

Esta última es la que abordaremos en este curso, por lo tanto, los alumnos y alumnas estarán capacitándose para ser parte del cambio en las organizaciones. Los egresados podrán aportar una visión experta sobre la IA e impulsar la digitalización de la organización.

¿En qué ámbitos puede aplicarse la IA?

La inteligencia artificial puede utilizarse en diferentes sectores como el sanitario o financiero. También de gran utilidad en la industria 4.0 y para los medios de comunicación. Estos son algunos de los ámbitos que se abordarán en este curso. Por lo tanto, la IA da soporte a las personas, los procesos y el entorno tecnológico.

Las personas pueden beneficiarse de la inteligencia artificial dando lugar a soluciones creativas e innovadoras dentro de su entorno laboral. Esta tecnología puede aportar multitud de ventajas a los trabajadores para simplificar y optimizar su labor.

Por otra parte, en lo referente a los procesos, la IA supone un cambio en el modo de desarrollar la actividad. No se trata únicamente de incorporar la robotización a una fábrica, por ejemplo. Como los alumnos y alumnas de este curso podrán estudiar, se trata de un cambio más grande que afecta a todas las partes, incluso a las relaciones con los clientes.

Finalmente, el entorno tecnológico sirve para agilizar los procesos dentro del negocio. En este punto sí que hablamos de todas aquellas tecnologías que pueden aumentar la innovación y la capacidad de análisis dentro del negocio.

Desarrollar nuevos sistemas, controlar la eficiencia de las operaciones o la búsqueda de talentos,…son múltiples las opciones que ofrece la IA en relación con las tres vertientes anteriores.

Cuestiones éticas sobre la inteligencia artificial

Aunque la inteligencia artificial puede lograr grandes hitos para los negocios actuales, también presenta algunos inconvenientes morales dentro de su aplicación.  Las directrices éticas dentro de la legislación nacional e internacional son fundamentales para prevenir los posibles riesgos. En este sentido, algunas empresas como Google y Microsoft han planteado algunos principios éticos para guiar el desarrollo de la IA:

  • Beneficio social: como se aborda en este curso de introducción a la inteligencia artificial, esta herramienta se utiliza en múltiples sectores.
  • Inclusividad: los modelos actuales pueden ser discriminatorios por distintas razones, por ello, la IA debe estar enfocada a evitar los sesgos hacia ciertos colectivos sociales.
  • Privacidad: la protección de los datos es una de las grandes preocupaciones de la actualidad. Por esta razón, la IA debe obtener los datos con el consentimiento de los usuarios atendiendo a la legislación.
  • Trasparente y explicable: la IA tiene que saber explicar porqué toma una decisión de forma transparente.

Los entornos “agile” y la inteligencia artificial

Las metodologías agiles no son únicamente una técnica para desarrollar un trabajo concreto. Es decir, son un conjunto de valores y principios que tienen el objetivo de resolver los problemas que surgen en la ejecución de un proyecto. En los últimos años han ganado popularidad, debido a que las empresas han descubierto los beneficios que pueden ofrecerles:

  • Más calidad.
  • Mayor compromiso.
  • Incremento de la rapidez.
  • Aumento de la productividad.

Por este motivo, en este curso se explicarán detalladamente las cuestiones más relevantes de estas metodologías. Así mismo, se abordará el liderazgo en las organizaciones. Todo ello, con el fin de que los alumnas y alumnas puedan entender cómo aplicar ambas cuestiones a los proyectos de inteligencia artificial.

Por lo tanto, los egresados sabrán cómo y cuándo utilizar metodologías como kanban, scrum, lean, etc. Al mismo tiempo, habrán aprendido el papel que juega el líder dentro de la gestión de estos proyectos.

En definitiva, si quieres actualizar tus conocimientos, este curso es imprescindible para ti. No importa el sector donde te desarrolles profesionalmente, esta formación te será útil. Fórmate con IOE Business School y apuesta por tu futuro laboral.

Solicita información sin compromiso.

  • Conocer las ventajas que la IA nos puede aportar en la empresa, qué son los RPA y ver algunos ejemplos de empresas que lo están llevando a cabo.
  • Conocer los Cobots y cuál es el uso más extendido de la inteligencia artificial.
  • Estudiar cuáles son las tecnologías ampliamente utilizadas que soportan el uso de la inteligencia artificial, como big data.
  • Conocer 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.
  • Estudiar el estilo de liderazgo necesario para proyectos de conocimiento,  ciencia de datos e inteligencia artificial.
  • Distinguir las mejores prácticas para la gestión de proyectos de este tipo.
  • Ser capaz de juzgar las posibilidades del enfoque ágil de gestión en el mundo del dato.

 

  • Jefes de proyecto o participantes en proyectos de innovación, relacionados con inteligencia artificial, 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.
  • Profesionales que van a participar en iniciativas donde los datos son relevantes para la toma de decisiones y 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.
  • Todas aquellas personas que quieran conocer el contexto relacionado con inteligencia artificial, computación cognitiva, inteligencia aumentada y automatización en general.

CARACTERÍSTICAS:

  • 8 unidades de aprendizaje.
  • 8 prácticas.
  • 223 min. de vídeo.
  • 8 test de evaluación.

PROGRAMA FORMATIVO:

Tema 1. Introducción a la inteligencia artificial.

  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
  2. Contexto de transformación digital.
  3. De dónde venimos.
  4. ¿Qué impulsa la inversión en IA?
  5. Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning.
  6. Tendencia actual en IA: uso compartido de casos.

Tema 2. Transformación digital e inteligencia artificial.

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

Tema 3. Robótica y automatización.

  1. Robótica.
  2. Los Cobots.
  3. Aplicaciones de la robótica.
  4. Tendencias en Robótica.
  5. Los peligros de la automatización.
  6. Progreso en tecnología de asistencia al usuario.

Tema 4. Tecnología e innovaciones asociadas a la IA.

  1. Tecnologías maduras: Big Data.
  2. Las V's del Big Data.
  3. Datificación.
  4. Datificación - volúmenes de datos.
  5. Tecnologías disruptivas de la mano de la IA.
  6. Edge Computing.
  7. Factores clave de Edge Computing.
  8. Redes 5G.
  9. Gemelos Digitales.
  10. Obtener el máximo valor del gemelo digital.
  11. Inversiones en innovación para IA.
  12. Capacidades de inteligencia artificial.
  13. Perspectivas de analítica.
  14. Data Mining.
  15. Qué es Data Mining.
  16. Etapas y ejemplos de Data Mining.
  17. Algoritmos Descriptivos.
  18. Algoritmos Predictivos.
  19. Machine Learning.
  20. Bases del Aprendizaje Automático.
  21. Cómo hacer aprender a una máquina.
  22. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.

Tema 5. Ámbitos de aplicación.

  1. Sectores donde se aplica Inteligencia Artificial.
  2. Salud.
  3. Problemática de la IA en medicina.
  4. Sector financiero y Seguros.
  5. Industria 4.0 +.
  6. Medios de comunicación.
  7. Desarrollo de software.
  8. Sistemas Expertos.
  9. Visión Artificial.
  10. Ámbitos en los que NO aplicamos IA.

Tema 6. Recomendaciones.

  1. Cómo introducir cambios hacia la Inteligencia Artificial.
  2. Contexto de Innovación.
  3. Conviértete en Knowmad.
  4. Nuevos métodos de trabajo.
  5.  Qué están haciendo las empresas.
  6.  Agile Data.
  7. Un paso más allá: la Computación Cognitiva.
  8.  Sistemas cognitivos.

Tema 7. Futuro de la IA.

  1. Futuro a corto plazo.
  2.  Algunas cifras a corto plazo.
  3.  Futuro a medio plazo.
  4. Hiper-personalización.
  5.  Data Native y DataPools.
  6. Futuro a largo plazo.
  7.  Empatía e Inteligencia Artificial.
  8. Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial.

Tema 8. Liderazgo y gestión de proyectos de inteligencia artificial.

  1. Introducción al agilismo.
  2. ¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
  3. Entrega dirigida por el valor de negocio.
  4. Valores añadidos de la propuesta ágil.
  5. Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”.
  6. Cambio en la Triple Restricción.
  7. Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil.
  8. Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos.
  9. Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional.
  10. Por qué la inteligencia artificial implica ser ágil.
  11. Metodologías Ágiles.
  12. Scrum.
  13. Elementos de Scrum.
  14. Roles en Scrum.
  15. Kanban.
  16. Lean.
  17. Relación entre metodologías ágiles.
  18. Nuevas Propuestas ágiles de gestión.
  19. Liderazgo en un entorno ágil.
  20. El líder facilitador.
  21. Liderazgo y coaching para las personas.