Curso de Inteligencia artificial en el ámbito empresarial

Cursos profesionales

- Online

Este curso te equipará con el conocimiento necesario para entender y aplicar la IA de
manera efectiva en tu empresa.
Descubre cómo la inteligencia artificial está redefiniendo el panorama empresarial con
nuestro curso integral de IA, diseñado específicamente para profesionales que buscan
transformar su forma de trabajar y mejorar su desempeño mediante la tecnología.

Solicítenos más información

Te respondemos en 24 horas

Duración en horas

50 h

Duración en meses

2 meses

Familia

Tecnología

¿Por qué estudiar en
FORMAS GRANADA?

Clases presenciales en grupos reducidos

Atención y seguimiento personalizado.

Comodidad, cercanía y confianza

Novedosa metodología online con clases de apoyo en nuestras aulas de Granada.

Profesores especializados en cada materia

Contamos con profesores altamente especializados en cada materia, comprometidos a brindarte la mejor educación.

Online y Presencial

Si resides en la provincia nuestro sistema, tanto online como con apoyo presencial, se ajusta a tus necesidades.

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

5/5 - (6 votos)

Financiamos tu CURSO

Entendemos que la educación es una inversión en tu futuro. Por eso, te ofrecemos soluciones de financiamiento flexibles para que puedas acceder a la formación que deseas sin preocupaciones financieras. Tu éxito comienza aquí, y nosotros estamos aquí para respaldarte en cada paso del camino.

Saber más

Completa
MÁS DEMANDADOS

Veterinaria

Curso de Ayudante Técnico Veterinario

660 h

Presencial