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 interpretarás resultados, extraerás conclusiones útiles para el negocio y comprenderás cómo aplicar la IA de forma efectiva en contextos empresariales reales.
El Curso Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa está diseñado para proporcionar una visión completa, práctica y actualizada del uso de la inteligencia artificial en el entorno empresarial. A lo largo del programa, el alumnado adquirirá 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 organizaciones.
El curso comienza con una sólida introducción a los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, explicando de forma clara los conceptos clave, los tipos de aprendizaje y los principales modelos utilizados en la actualidad. Se analizan tanto los modelos supervisados como los no supervisados, permitiendo entender cómo se aplican en tareas reales como la clasificación, la predicción o el análisis de patrones en datos empresariales.
A continuación, se exploran las principales ramas y áreas de aplicación de la IA, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y los agentes inteligentes, con ejemplos prácticos en sectores estratégicos como la salud, las finanzas, la industria, la educación o el transporte. El curso también aborda la ética y las implicaciones sociales de la inteligencia artificial, un aspecto clave para su implantación responsable en la empresa.
El programa profundiza en técnicas avanzadas como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo (Deep Learning), analizando redes neuronales, algoritmos relevantes y casos de uso reales en ámbitos como el reconocimiento de voz o la visión artificial. Además, se estudia la estrecha relación entre Big Data e inteligencia artificial, mostrando cómo los grandes volúmenes de datos potencian los modelos predictivos y la automatización de procesos.
Por último, el curso tiene un marcado enfoque práctico gracias al uso de herramientas profesionales como Weka y Orange, con talleres aplicados a casos reales de análisis de datos.
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
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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