Certificado
Recibirás un certificado digital al aprobar el curso.
25 horas · 100% online · certificado
Fundamentos de aprendizaje automático y oportunidades de negocio
El alumno, al finalizar este curso, conocerá los fundamentos formales en los cuales se basan las implementaciones de inteligencia artificial, y será capaz de apreciar la conveniencia de aplicar inteligencia artificial en su empresa o contexto…
INSCRIPCIÓN ONLINE
$137.500
Hasta 12 cuotas con Mercado Pago
25 horas · 100% online · certificado
¿Lo toma tu empresa? Lo puedes pagar con tu franquicia SENCE.
Certificado al terminar
Sobre el curso
Fundamentos de aprendizaje automático y oportunidades de negocio es un curso online asincrónico de 25 horas cuyo objetivo es El alumno, al finalizar este curso, conocerá los fundamentos formales en los cuales se basan las implementaciones de inteligencia artificial, y será capaz de apreciar la conveniencia de aplicar inteligencia artificial en su empresa o contexto laboral, en función del estado de madurez del proceso de transformación digital y de la capacidad actual de automatización.
El programa está organizado en 7 módulos y desarrolla los contenidos de manera progresiva, combinando fundamentos, aplicaciones y criterios prácticos relacionados con la temática del curso.
Lo que aprenderás
- En esta unidad, conocerás cuál es el objetivo realista de la inteligencia artificial para llegar a la «inteligencia aumentada», y cómo podemos hacer que nos ayude en una organización. Veremos las ventajas que la IA nos puede aportar en la empresa, qué son los RPA y algunos ejemplos de empresas que lo están llevando a cabo.
- Conocer las disciplinas científicas y de estudio que suponen la base sobre la que se fundamentan las aplicaciones de inteligencia artificial
- En esta unidad, veremos qué son los Cobots, y cuál es el uso más extendido de la inteligencia artificial. Veremos cuál es el estado de implantación actual de la IA, y también qué riesgos conlleva, así como las tendencias actuales y futuras en este campo.
- Al final de este módulo conocerás cuáles son las tecnologías ampliamente utilizadas que soportan el uso de la inteligencia artificial, como Big Data; pero también las tecnologías que están llegando, como Digital Twins, Edge Computing, o el próximo estándar de transmisión de datos 5G.
- Al final de esta unidad, conocerás algunos de los campos de actuación más relevantes de la inteligencia artificial y otros derivados de la transformación digital, con ejemplos, pero también algunos ámbitos en los que no se atisba una aplicación significativa.
- En este módulo vamos a ver qué podemos aportar a nuestra organización para potenciar su proceso de transformación digital, no solo en lo relativo a inteligencia artificial, sino también en todas las innovaciones asociadas a la misma, en ámbitos muy próximos como la analítica, la tecnología o el enfoque ágil.
- Al final de esta unidad, conocerás cuál es 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.
Contenido del curso
Módulo 1: Transformación Digital e inteligencia artificial
1 h 50 min
Objetivo: En esta unidad, conocerás cuál es el objetivo realista de la inteligencia artificial para llegar a la «inteligencia aumentada», y cómo podemos hacer que nos ayude en una organización. Veremos las ventajas que la IA nos puede aportar en la empresa, qué son los RPA y algunos ejemplos de empresas que lo están llevando a cabo.
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Contexto de Transformación Digital
- De dónde venimos
- ¿Por dónde empezar?
Módulo 2: Base científica para la inteligencia artificial
4 h
Objetivo: Conocer las disciplinas científicas y de estudio que suponen la base sobre la que se fundamentan las aplicaciones de inteligencia artificial
- Capacidades de inteligencia artificial
- Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning
- Perspectivas de analítica
- Data Mining
- Qué es Data Mining
- Etapas y ejemplos de Data Mining
- Algoritmos Descriptivos
- Algoritmos Predictivos
- Machine Learning
- Bases del Aprendizaje Automático
- Cómo hacer aprender a una máquina
- Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
- Hemos aprendido
Módulo 3: Robótica y Automatización
3 h
Objetivo: En esta unidad, veremos qué son los Cobots, y cuál es el uso más extendido de la inteligencia artificial. Veremos cuál es el estado de implantación actual de la IA, y también qué riesgos conlleva, así como las tendencias actuales y futuras en este campo.
- Robótica
- Aplicaciones de la robótica
- Tendencias en Robótica
- Los peligros de la automatización
- Progreso en tecnología de asistencia al usuario
- Hemos aprendido
Módulo 4: Tecnologías asociadas a la IA
4 h 35 min
Objetivo: Al final de este módulo conocerás cuáles son las tecnologías ampliamente utilizadas que soportan el uso de la inteligencia artificial, como Big Data; pero también las tecnologías que están llegando, como Digital Twins, Edge Computing, o el próximo estándar de transmisión de datos 5G.
- Tecnologías maduras: Big Data
- Las V’s del Big Data
- Nueva capa de almacenamiento: Tecnología Blockchain
- Datificación
- Datificación – volúmenes de datos
- Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
- Edge Computing
- Factores clave de Edge Computing
- Redes 5G
- Gemelos Digitales
- Obtener el máximo valor del gemelo digital
- Inversiones en innovación para IA
- Hemos aprendido
Módulo 5: Ámbitos de aplicación
4 h 25 min
Objetivo: Al final de esta unidad, conocerás algunos de los campos de actuación más relevantes de la inteligencia artificial y otros derivados de la transformación digital, con ejemplos, pero también algunos ámbitos en los que no se atisba una aplicación significativa.
- Sectores donde se aplica inteligencia artificial
- Salud
- Problemática de la IA en medicina
- Sector financiero y Seguros
- Industria 4.0 +
- Medios de comunicación
- Desarrollo de software
- Sistemas Expertos
- Visión Artificial
- Ámbitos en los que NO aplicamos IA
- Hemos aprendido
Módulo 6: Recomendaciones
3 h 05 min
Objetivo: En este módulo vamos a ver qué podemos aportar a nuestra organización para potenciar su proceso de transformación digital, no solo en lo relativo a inteligencia artificial, sino también en todas las innovaciones asociadas a la misma, en ámbitos muy próximos como la analítica, la tecnología o el enfoque ágil.
- Cómo introducir cambios hacia la inteligencia artificial
- Contexto de Innovación
- Nuevos métodos de trabajo
- Qué están haciendo las empresas
- Agile Data
- Un paso más allá: la Computación Cognitiva
- Sistemas cognitivos
- Hemos aprendido
Módulo 7: Futuro de la IA
4 h 05 min
Objetivo: Al final de esta unidad, conocerás cuál es 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.
- Futuro a corto plazo
- Algunas cifras a corto plazo
- Futuro a medio plazo
- hiper-personalización
- Data Native y DataPools
- Futuro a largo plazo
- La inteligencia artificial potenciará su empatía
- Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial
- Hemos aprendido
Módulo 1: Transformación Digital e inteligencia artificial
1 h 50 min
Objetivo: En esta unidad, conocerás cuál es el objetivo realista de la inteligencia artificial para llegar a la «inteligencia aumentada», y cómo podemos hacer que nos ayude en una organización. Veremos las ventajas que la IA nos puede aportar en la empresa, qué son los RPA y algunos ejemplos de empresas que lo están llevando a cabo.
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Contexto de Transformación Digital
- De dónde venimos
- ¿Por dónde empezar?
Módulo 2: Base científica para la inteligencia artificial
4 h
Objetivo: Conocer las disciplinas científicas y de estudio que suponen la base sobre la que se fundamentan las aplicaciones de inteligencia artificial
- Capacidades de inteligencia artificial
- Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning
- Perspectivas de analítica
- Data Mining
- Qué es Data Mining
- Etapas y ejemplos de Data Mining
- Algoritmos Descriptivos
- Algoritmos Predictivos
- Machine Learning
- Bases del Aprendizaje Automático
- Cómo hacer aprender a una máquina
- Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
- Hemos aprendido
Módulo 3: Robótica y Automatización
3 h
Objetivo: En esta unidad, veremos qué son los Cobots, y cuál es el uso más extendido de la inteligencia artificial. Veremos cuál es el estado de implantación actual de la IA, y también qué riesgos conlleva, así como las tendencias actuales y futuras en este campo.
- Robótica
- Aplicaciones de la robótica
- Tendencias en Robótica
- Los peligros de la automatización
- Progreso en tecnología de asistencia al usuario
- Hemos aprendido
Módulo 4: Tecnologías asociadas a la IA
4 h 35 min
Objetivo: Al final de este módulo conocerás cuáles son las tecnologías ampliamente utilizadas que soportan el uso de la inteligencia artificial, como Big Data; pero también las tecnologías que están llegando, como Digital Twins, Edge Computing, o el próximo estándar de transmisión de datos 5G.
- Tecnologías maduras: Big Data
- Las V’s del Big Data
- Nueva capa de almacenamiento: Tecnología Blockchain
- Datificación
- Datificación – volúmenes de datos
- Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
- Edge Computing
- Factores clave de Edge Computing
- Redes 5G
- Gemelos Digitales
- Obtener el máximo valor del gemelo digital
- Inversiones en innovación para IA
- Hemos aprendido
Módulo 5: Ámbitos de aplicación
4 h 25 min
Objetivo: Al final de esta unidad, conocerás algunos de los campos de actuación más relevantes de la inteligencia artificial y otros derivados de la transformación digital, con ejemplos, pero también algunos ámbitos en los que no se atisba una aplicación significativa.
- Sectores donde se aplica inteligencia artificial
- Salud
- Problemática de la IA en medicina
- Sector financiero y Seguros
- Industria 4.0 +
- Medios de comunicación
- Desarrollo de software
- Sistemas Expertos
- Visión Artificial
- Ámbitos en los que NO aplicamos IA
- Hemos aprendido
Módulo 6: Recomendaciones
3 h 05 min
Objetivo: En este módulo vamos a ver qué podemos aportar a nuestra organización para potenciar su proceso de transformación digital, no solo en lo relativo a inteligencia artificial, sino también en todas las innovaciones asociadas a la misma, en ámbitos muy próximos como la analítica, la tecnología o el enfoque ágil.
- Cómo introducir cambios hacia la inteligencia artificial
- Contexto de Innovación
- Nuevos métodos de trabajo
- Qué están haciendo las empresas
- Agile Data
- Un paso más allá: la Computación Cognitiva
- Sistemas cognitivos
- Hemos aprendido
Módulo 7: Futuro de la IA
4 h 05 min
Objetivo: Al final de esta unidad, conocerás cuál es 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.
- Futuro a corto plazo
- Algunas cifras a corto plazo
- Futuro a medio plazo
- hiper-personalización
- Data Native y DataPools
- Futuro a largo plazo
- La inteligencia artificial potenciará su empatía
- Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial
- Hemos aprendido
¿Para quién es?
Gestores y responsables de proyectos
Jefes de proyecto o participantes en proyectos de innovación, no solo relacionados directamente con inteligencia artificial sino también con automatización y ciencia de datos.
Profesionales de gestión de procesos
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
Analistas de negocio que necesiten explorar tendencias en los datos de ventas, marketing y de mercado.
Ejecutivos
Ejecutivos que quieran mantener un conocimiento actualizado sobre el estado del arte tecnológico actual para competir adecuadamente en su mercado.
Profesionales
Profesionales que van a participar en iniciativas donde los datos son relevantes para la toma de decisiones. Y además de eso, se espera la construcción o incorporación de sistemas para la automatización, que puedan llegar a incluir inteligencia artificial.
Profesionales 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.
Y profesionales
Y profesionales que quieran conocer y hablar con propiedad de todo el contexto relacionado con inteligencia artificial, computación cognitiva, inteligencia aumentada y automatización en general.
Requisitos
- Es recomendable que el alumno tenga algún conocimiento previo sobre el contexto de los datos: calidad de datos, internet de las cosas, industria 4.0, big data… pero no es necesario ningún conocimiento técnico sobre ellos.
Certificado y respaldo
Respaldo institucional
Centro de Capacitación del Comercio, OTEC de la Cámara de Comercio de Santiago.
Convenio académico
Contenidos desarrollados en convenio con UNIR.
Preguntas frecuentes
¿El curso tiene horarios establecidos?
No. Es un curso asincrónico y puedes revisar sus contenidos sin conectarte a clases en un horario determinado.
¿Cómo accedo al curso después de comprarlo?
Una vez aprobado el pago y procesada la matrícula, recibirás por correo electrónico las instrucciones para acceder al aula Moodle.
¿Cómo obtengo el certificado?
Para obtener el certificado digital debes completar los contenidos y aprobar las evaluaciones establecidas en el curso.
¿Necesito conocimientos previos?
Es recomendable que el alumno tenga algún conocimiento previo sobre el contexto de los datos: calidad de datos, internet de las cosas, industria 4.0, big data… pero no es necesario ningún conocimiento técnico sobre ellos.
¿Cuánto dura el curso?
El curso tiene una duración total de 25 horas.
¿Prefieres formación en vivo o más profunda?
Conoce nuestros cursos presenciales y diplomados con relator en directo.
¿Prefieres que te asesore un ejecutivo?
Déjanos tus datos y te contactaremos para resolver tus dudas.