Curso de Inteligencia artificial en el ámbito empresarial

Cursos profesionales

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    2 meses

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    Plan de estudios de Curso de Inteligencia artificial en el ámbito empresarial

    Fundamentos de la IA

    Historia y evolución de la Inteligencia Artificial

    • Breve repaso histórico de los avances en IA desde sus inicios hasta la actualidad.
    • Principales hitos y desarrollos clave en la evolución de la IA.
    • Contextualización del impacto de la IA en la sociedad y la economía global.

    Definición y alcance de la IA

    • Qué es la Inteligencia Artificial: definición y conceptos básicos.
    • Diferencias entre IA, machine learning y deep learning.
    • Áreas de aplicación de la IA en distintos sectores (salud, finanzas, comercio, etc.).

    Relevancia de la IA para las PYMES

    • Cómo la IA puede beneficiar a las pequeñas y medianas empresas.
    • Casos de uso y ejemplos concretos de aplicación de IA en PYMES.
    • Actividad: Debate sobre las expectativas y preocupaciones relacionadas con la implementación de IA en PYMES.

    Impacto de la IA en los Negocios

    Transformación Digital y la IA

    • La relación entre la transformación digital y la adopción de la IA.
    • Cómo la IA está cambiando la forma en que operan las empresas.
    • Casos de estudio: Ejemplos de negocios que han transformado su operación mediante la IA.

    IA y competitividad

    • El papel de la IA en la mejora de la competitividad empresarial.
    • Análisis de cómo las empresas utilizan la IA para ganar ventajas competitivas.
    • Actividad: Identificación de oportunidades para usar la IA en un negocio local.

    Tendencias futuras de la IA en el ámbito empresarial

    • Tendencias emergentes en el uso de la IA.
    • Innovaciones y futuras aplicaciones de la IA en el entorno empresarial.
    • Discusión: Exploración de cómo la IA podría evolucionar en los próximos años.

    Tipos de Inteligencia Artificial

    Clasificación de la IA

    • IA débil vs. IA fuerte: diferencias clave y ejemplos.
    • IA especializada vs. IA general: aplicaciones y limitaciones.
    • Ejemplos de sistemas de IA actuales: asistentes virtuales, IA en videojuegos, etc.

    Principales métodos de IA

    • Introducción a los algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
    • Explicación de redes neuronales artificiales y su papel en la IA.
    • Ejercicio práctico: Identificación de tipos de IA en aplicaciones comunes.

    IA y Automatización

    • Cómo la IA está impulsando la automatización en diferentes industrias.
    • Impacto de la automatización basada en IA en el empleo y la productividad.
    • Taller: Evaluación del potencial de automatización en procesos de negocio.

    Machine Learning (Aprendizaje Automático) Simplificado (4 horas)

    Introducción al Machine Learning

    • Definición y conceptos clave en machine learning.
    • Diferencias entre machine learning y otros tipos de IA.
    • Principales tipos de algoritmos de machine learning: regresión, clasificación, clustering.

    Procesos de Machine Learning

    • Etapas del proceso de machine learning: recolección de datos, entrenamiento, evaluación y ajuste.
    • Importancia de los datos: calidad, volumen y tratamiento de datos.
    • Actividad: Creación de un modelo básico de machine learning utilizando una herramienta sencilla.

    Aplicaciones de Machine Learning en las PYMES

    • Ejemplos de machine learning en acción: desde la predicción de ventas hasta la detección de fraudes.
    • Caso práctico: Configuración de un modelo predictivo para un negocio local.

    Ética y privacidad en la IA

    Principios éticos en la IA

    • Los principios fundamentales de la ética en la IA: justicia, transparencia,
      responsabilidad y no maleficencia.
    • Desafíos éticos actuales en la implementación de sistemas de IA.
    • Actividad: Análisis de dilemas éticos comunes en el uso de IA.

    Privacidad y protección de datos

    • Implicaciones de la IA en la privacidad de los usuarios.
    • Reglas y normativas sobre la protección de datos (como el GDPR).
    • Caso de estudio: Análisis de incidentes relacionados con la privacidad en aplicaciones de IA.

    Sesgo en los algoritmos de IA

    • Cómo los sesgos pueden infiltrarse en los algoritmos de IA.
    • Consecuencias del sesgo en la toma de decisiones automatizada.
    • Taller: Identificación y mitigación de sesgos en un conjunto de datos.

    Consideraciones Legales y Normativas

    Marco Legal de la IA

    • Legislación actual sobre el uso de IA en diferentes países.
    • Normativas específicas para sectores regulados (salud, finanzas, etc.).
    • Ejercicio: Revisión de la legislación aplicable a un caso hipotético de uso de IA.

    Responsabilidad legal en el uso de IA

    • Quién es responsable cuando una IA falla: retos legales.
    • Casos judiciales relevantes en torno a la IA.
    • Discusión: Exploración de escenarios donde la responsabilidad legal podría ser ambigua.

    Compliance y buenas prácticas

    • Cómo asegurar que las aplicaciones de IA cumplen con la normativa vigente.
    • Ejemplos de buenas prácticas en la implementación de proyectos de IA.

    Desarrollo del proyecto

    Definición

    • Selección de un problema o área de oportunidad en la empresa donde la IA pueda ser aplicada.
    • Establecimiento de objetivos específicos y resultados esperados.
    • Actividad: Elaboración de un plan de proyecto detallado.

    Diseño y desarrollo

    • Aplicación de los conocimientos adquiridos para diseñar una solución basada en IA.
    • Desarrollo de un prototipo o prueba de concepto.
    • Taller: Implementación inicial del proyecto con soporte y feedback del instructor.

    Pruebas y validación

    • Métodos para evaluar la eficacia y precisión de la solución desarrollada.
    • Revisión de resultados y ajustes necesarios.
    • Actividad: Realización de pruebas en un entorno controlado.

    Presentación y evaluación del proyecto

    Presentación del proyecto

    • Preparación de una presentación que resuma el proyecto, sus objetivos, metodología y resultados.
    • Ejercicio: Presentación del proyecto ante el grupo y evaluación por parte de los instructores.

    Feedback y Mejoras

    • Recepción de feedback de los instructores y compañeros sobre la viabilidad y efectividad del proyecto.
    • Identificación de áreas de mejora y posibles ajustes.
    • Discusión: Reflexión sobre el proceso de desarrollo y aprendizaje obtenido.

    Entrega Final

    • Entrega del proyecto final, incluyendo todos los documentos, códigos y presentaciones relacionadas.
    • Evaluación final del proyecto por parte del equipo instructor.
    • Clausura: Certificación y reconocimiento del trabajo realizado
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