Descripción
Modalidad Online
Disponible APP Móvil
6 Meses de Duración
280 Horas Lectivas
Servicio de Tutorías
Profesionales de Reconocido Prestigio
Título Final
Una vez completado el curso se obtiene el certificado
Con el Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa conocerás los principales algoritmos supervisados y no supervisados
Adquiere los conocimientos necesarios para comprender cómo la IA, el Machine Learning, el Deep Learning y el Big Data están transformando los procesos de negocio, la toma de decisiones y la competitividad de las empresas.
El alumnos del curso obtendrá conocimientos avanzados en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning y Big Data, alternando los fundamentos teóricos de la materia con herramientas prácticas para el análisis de datos y la construcción de modelos inteligentes.
OBJETIVOS
Los objetivos del Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa son los siguientes:
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación en la empresa.
- Conocer los principales algoritmos de Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo.
- Identificar oportunidades de uso de la IA en distintos sectores empresariales.
- Analizar la relación entre Big Data e inteligencia artificial en la toma de decisiones.
- Aplicar técnicas de análisis de datos mediante herramientas prácticas como Weka y Orange.
- Fomentar una visión ética y responsable del uso de la IA en las organizaciones.
DESTINATARIOS
El Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la empresa está dirigido a profesionales, directivos, emprendedores, analistas, consultores y estudiantes que deseen adquirir una base sólida en inteligencia artificial aplicada a la empresa. Es especialmente adecuado para personas interesadas en la transformación digital, la innovación empresarial y el análisis de datos, sin necesidad de contar con conocimientos técnicos avanzados previos.
CONDICIONES DE COMPRA
Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa de 280 horas lectivas. Dispondrá de 3 meses para finalizar el Curso. El plazo comienza una vez se reciben las claves de acceso.
- Título acreditativo al finalizar el curso. Dispone de validación mediante código QR.
- Servicio de tutorías.
- Descarga de los materiales.
- Compatible con cualquier sistema operativo y dispositivos móviles.
- Modalidad 100% online.
Recibirá las claves de acceso a la plataforma en 24/48 horas. Compruebe la bandeja de SPAM. En caso de no recibir las claves escriba a info@efem.es
PREGUNTAS FRECUENTES
Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Introducción
Objetivos
Tema 1. Fundamentos del aprendizaje automático
1.1 ¿Qué es el Machine Learning?
1.2 Flujo de trabajo en ML
1.3 Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
Tema 2. Modelos supervisados
2.1 Clasificación vs regresión
2.2 Algoritmos: Árboles de decisión, Regresión logística, SVM, k-NN
Tema 3. Modelos no supervisados
3.1 Agrupamiento (clustering)
3.2 Algoritmos: K-means, DBSCAN, PCA
Resumen
Glosario
Módulo 2. Ramas y áreas de aplicación de la IA
Introducción
Objetivos
Tema 1. Ramas de la IA
1.1 Visión por computadora
1.2 Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
1.3 Robótica
1.4 Agentes inteligentes
Tema 2. Aplicaciones prácticas de la IA
2.1 Salud, finanzas, educación, transporte, industria
2.2 Ética e implicaciones sociales de la IA
Resumen
Glosario
Módulo 3. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Introducción
Objetivos
Tema 1. Fundamentos del aprendizaje automático
1.1 ¿Qué es el Machine Learning?
1.2 Flujo de trabajo en ML
1.3 Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
Tema 2. Modelos supervisados
2.1 Clasificación vs regresión
2.2 Algoritmos: Árboles de decisión, Regresión logística, SVM, k-NN
Tema 3. Modelos no supervisados
3.1 Agrupamiento (clustering)
3.2 Algoritmos: K-means, DBSCAN, PCA
Resumen
Glosario
Módulo 4. Aprendizaje por Refuerzo
Introducción
Objetivos
Tema 1. Introducción al aprendizaje por refuerzo
1.1 Agente, entorno y recompensas
1.2 Política, función de valor y función Q
Tema 2. Algoritmos comunes
2.1 Q-learning
2.2 SARSA
2.3 Aplicaciones reales (juegos, robótica)
Resumen
Glosario
Módulo 5. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Introducción
Objetivos
Tema 1. Redes neuronales artificiales
1.1 Neuronas artificiales y funciones de activación
1.2 Arquitectura de redes
Tema 2. Modelos profundos
2.1 Redes neuronales convolucionales (CNN)
2.2 Redes recurrentes (RNN)
2.3 Casos de uso (visión por computadora, reconocimiento de voz)
Resumen
Glosario
Módulo 6. Big Data e Inteligencia Artificial
Introducción
Objetivos
Tema 1: ¿Qué es Big Data?
1.1 Volumen, velocidad, variedad
1.2 Ecosistema y herramientas básicas
Tema 2: Relación entre Big Data y la IA
2.1 Cómo el Big Data potencia al ML y al DL
2.2 Ejemplos de IA basada en grandes datos
Resumen
Glosario
Módulo 7. Herramientas prácticas, Weka y Orange
Introducción
Objetivos
Tema 1. Introducción a Weka
1.1 Instalación y entorno
1.2 Carga de datos y visualización
1.3 Ejemplo: Clasificación con árboles de decisión
Tema 2. Introducción a Orange
2.1 Entorno visual de flujo de datos
2.2 Componentes básicos (widgets)
2.3 Ejemplo: Agrupamiento con K-means
Tema 3. Taller práctico final
3.1 Análisis de un caso de datos real usando Weka y Orange
3.2 Interpretación de resultados
Resumen
Glosario
Bibliografía
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Preguntas frecuentes
¿Cómo me matriculo en el curso?
La compra se tramita online, se reciben las claves de acceso al curso en unas horas. Se deben indicar los datos del alumno, los datos de facturación se indican en el campo indicado para ese fin.
¿Cuándo comienza el curso?
Por defecto, el curso comienza a las pocas horas de la compra. Si se quiere posponer, se puede indicar la fecha de inicio en la página de pago.
¿Qué se aprende en el Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa?
En el curso se aprenden conceptos relacionados con inteligencia artificial, Machine Learning, Deep Learning, análisis de datos y automatización aplicada a entornos empresariales y procesos de negocio.
¿El Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa es online?
Sí, el curso se realiza en modalidad online y permite estudiar desde cualquier lugar, organizando el aprendizaje de forma flexible según la disponibilidad del alumno.
¿Qué es la inteligencia artificial aplicada a empresas?
La inteligencia artificial aplicada a empresas consiste en utilizar algoritmos y modelos inteligentes para automatizar procesos, analizar datos, optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones empresariales.
¿Qué diferencia hay entre Machine Learning y Deep Learning?
Machine Learning utiliza algoritmos que aprenden a partir de datos, mientras que Deep Learning emplea redes neuronales profundas capaces de procesar grandes volúmenes de información y resolver tareas más complejas.
¿Qué herramientas prácticas se utilizan en el curso?
El curso incluye herramientas como Weka y Orange para análisis de datos, clasificación, agrupamiento y construcción de modelos de aprendizaje automático.
¿Necesito conocimientos técnicos previos para realizar el curso?
No es imprescindible tener conocimientos avanzados de programación o matemáticas. El curso está orientado tanto a profesionales de empresa como a personas interesadas en transformación digital e inteligencia artificial.
¿Qué salidas laborales tiene un curso de inteligencia artificial aplicada a la empresa?
Este tipo de formación puede ser útil para perfiles relacionados con análisis de datos, automatización empresarial, transformación digital, consultoría tecnológica y gestión de innovación.
¿El curso incluye Big Data e IA empresarial?
Sí, el curso aborda la relación entre Big Data e inteligencia artificial, incluyendo análisis de datos y aplicaciones empresariales basadas en grandes volúmenes de información.
¿Obtendré un certificado al terminar el curso?
Sí. Tras completar el curso y aprobar las evaluaciones se obtiene un certificado acreditativo de formación. Es un título propio de la empresa, se reflejan las horas, contenidos y se valida por QR o CSV.
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