Contacto
Campus virtual

Aplicaciones Prácticas de Inteligencia Artificial en Entornos Empresariales

Logo Microsoft
N/D
12 horas
N/D
N/D

Descripción:

Esta formación de 12 horas proporcionará conocimientos prácticos sobre herramientas y técnicas de inteligencia artificial, enfocándose en aplicaciones reales que pueden transformar las operaciones y estrategias de las organizaciones.

Objetivo:

Formar a los miembros de organizaciones en el uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar procesos, toma de decisiones y creación de valor en sus respectivos sectores.

Objetivos pedagógicos:

  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial, incluyendo su definición, tipos y principales áreas de aplicación en contextos organizacionales.

  • Conocer las principales herramientas, tecnologías y plataformas de IA, tanto de código abierto como comerciales, y su funcionamiento básico.

  • Aplicar de forma práctica soluciones de IA a diferentes áreas funcionales de una organización (marketing, finanzas, recursos humanos, operaciones), mediante ejercicios simulados y casos reales.

  • Desarrollar proyectos grupales de IA, desde la identificación de problemas empresariales hasta la implementación y validación de modelos, fomentando el trabajo colaborativo y la toma de decisiones basada en datos.

  • Analizar casos de éxito y tendencias actuales en el uso de la IA, identificando buenas prácticas, oportunidades y desafíos emergentes.

  • Reflexionar sobre los aspectos éticos, legales y regulatorios del uso de IA, promoviendo una implementación responsable y alineada con principios de equidad, privacidad y transparencia

:

 

Contenido:

  1. Introducción a la Inteligencia Artificial (1 hora)
    • Conceptos básicos de IA: definición y tipos
    • Principales áreas de aplicación de la IA

 

  1. Herramientas y Tecnologías de IA (2 horas)
    • Machine Learning y Deep Learning:
      • Conceptos y diferencias entre machine learning y deep learning
      • Como funcionan los Algoritmos de machine learning
      • Redes neuronales y su funcionamiento
    • Plataformas y software de IA:
      • Herramientas de código abierto (Copilot, ChatGpt, Scikit-learn)
      • Plataformas comerciales (Google AI, Microsoft Azure AI, IBM )
      • Introducción a entornos de desarrollo y simulación práctica de IA

 

  1. Aplicaciones prácticas de IA en Organizaciones (3 horas)
    • IA en Marketing:
      • Demostración práctica de Análisis predictivo para campañas de marketing.
      • Práctica sobre Personalización de la experiencia del cliente
      • Chatbots y asistentes virtuales
    • IA en Finanzas:
      • Detección de fraudes
      • Análisis de riesgos y toma de decisiones de inversión
    • IA en Recursos Humanos:
      • Selección y reclutamiento de personal
      • Práctica sobre Análisis de CV y gestión del talento
    • IA en Operaciones:
      • Uso de la IA para Optimización de una cadena de suministro
      • Mantenimiento predictivo en la manufactura con el uso de la IA
  • Casos de Éxito y Tendencias Actuales (1 hora) 

    • Estudios de casos: Análisis de empresas que han implementado exitosamente soluciones de IA en sus estrategias.
    • Tendencias emergentes: Discusión sobre las tendencias actuales y futuras en el uso de IA para marketing, como la automatización de procesos en cada área operativa, el análisis predictivo y la personalización en tiempo real.

 

  1. Desarrollo de Proyectos grupales de IA (4 horas)
    • Simulación de un proyecto grupal empresarial del sector.
    • Identificación de problemas y oportunidades:
      • Análisis de necesidades organizativas
      • Selección de problemas adecuados para soluciones de IA. Criterios de selección de la herramienta adecuada.
    • Diseño e implementación de soluciones de IA:
      • Definición de objetivos y métricas de éxito
      • Creación de un plan de proyecto para IA
      • Desarrollo y validación de modelos de IA:
        1. Recolección y preprocesamiento de datos: Adquirir, limpiar y preparar los datos necesarios para entrenar y validar los modelos de IA
        2. Selección adecuada de algoritmos y técnicas: Elegir los algoritmos y técnicas de IA más adecuados para el problema específico.
        3. Entrenamiento y evaluación de modelos: Entrenar los modelos de IA y evaluarlos utilizando técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento.
        4. Optimización y ajuste de hiperparámetros: Mejorar el rendimiento de los modelos ajustando los hiperparámetros y probando diferentes enfoques.
      • Implementación y monitorización de soluciones con uso de IA.

 

  1. Ética y Regulación en IA (1 hora)
    • Consideraciones éticas y de privacidad:
      • Principios éticos en el uso de IA
      • Sesgo en los algoritmos y cómo mitigarlo
      • Protección de datos y privacidad
    • Marco regulatorio y normativas:
      • Legislación relevante en la implementación de IA
      • Cumplimiento de regulaciones locales e internacionales
      • Políticas internas para el uso responsable de IA
1870 €
Solicitar más info.

¿Quieres recibir asesoramiento personalizado?

Contáctanos

Información de cursos

Responsable de los datos: NUNSYS S.A. | Finalidad: Responder a la solicitud que me envíes y ofrecerte información adicional en futuros artículos | Legitimación: Tu consentimiento de forma expresa | Destinatario: NUNSYS S.A. | Derechos: Tienes derecho al acceso, rectificación, supresión, limitación, portabilidad y olvido, para más información accede a la política de privacidad.