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Introducción a la inteligencia artificial (Programa detallado)

Objetivo:

El alumno, al finalizar este curso, 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.

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.

Programa del curso

1.- Introducción a la inteligencia artificial

Objetivo

Al final de esta unidad conocerás qué significa la expresión "Inteligencia Artificial" (IA) para utilizarla con propiedad, por qué va de la mano del proceso actual de transformación digital, y algunos conceptos clave muy utilizados en cualquier contexto de IA. Conocerás los retos a que nos enfrentamos y también los impulsores de la inteligencia artificial.

Contenido

  1. Introducción
    1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
    2. Tendencia actual en IA: uso compartido de casos.
    3. Hemos aprendido
Arriba

2.- Transformación Digital e inteligencia artificial

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.

Contenido

  1. Transformación Digital e inteligencia artificial
    1. Cómo potenciar la Transformación Digital
    2. Visión global para el futuro del trabajo
    3. Hemos aprendido
Arriba

3.- Robótica y Automatización

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.

Contenido

  1. Robótica y automatización
    1. Robótica
    2. Los peligros de la automatización
    3. Progreso en tecnología de asistencia al usuario
    4. Hemos aprendido
Arriba

4.- Tecnología e Innovaciones asociadas a la IA

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.

Contenido

  1. Tecnología
    1. Tecnologías maduras: Big Data
    2. Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
    3. Capacidades de inteligencia artificial
    4. Data Mining
    5. Machine Learning 
    6. Hemos aprendido
Arriba

5.- Ámbitos de aplicación

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.

Contenido

  1. Ámbitos de aplicación
    1. Sectores donde se aplica inteligencia artificial
    2. Ámbitos en los que NO aplicamos IA
    3. Hemos aprendido
Arriba

6.- Recomendaciones

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, sino también en ámbitos muy próximos como la analítica, la tecnología o el enfoque ágil.

Contenido

  1. Recomendaciones
    1. Cómo introducir cambios hacia la inteligencia artificial
    2. Nuevos métodos de trabajo
    3. Hemos aprendido
Arriba

7.- Futuro de la IA

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.

Contenido

  1. Futuro de la IA
    1. Futuro a corto plazo
    2.  Futuro a medio plazo
    3. Futuro a largo plazo 
    4. Hemos aprendido
Arriba

8.- Liderazgo y Gestión de proyectos de inteligencia artificial

Objetivo

Al final de esta unidad, comprenderás el estilo de liderazgo necesario para proyectos de conocimiento, ciencia de datos e inteligencia artificial; distinguirás las mejores prácticas para la gestión de proyectos de este tipo, y podrás juzgar las posibilidades del enfoque ágil de gestión en el mundo del dato. También conocerás los últimos enfoques que están surgiendo para la gestión de proyectos de ciencia de datos.

Contenido

  1. Liderazgo y Gestión de proyectos de dato
    1. Introducción al agilismo
    2. Metodologías Ágiles
    3. Liderazgo en un entorno ágil
    4. Hemos aprendido
Arriba