Inteligencia Artificial aplicada a la empresa (IFCT0019)

Metodología

El curso se desarrolla en modalidad eLearning, combinando teoría esencial con práctica aplicada. La formación incluye explicaciones guiadas, análisis de casos reales, uso de software especializado (Weka y Orange) y ejercicios prácticos que permiten experimentar con modelos de inteligencia artificial.

El enfoque es progresivo y está orientado a la comprensión conceptual, técnica y estratégica de la IA en el ámbito empresarial.

Objetivos

• Comprender qué es la inteligencia artificial, sus orígenes y evolución.

• Identificar las ramas principales de la IA y sus algoritmos asociados.

• Explorar la aplicación del Machine Learning, Deep Learning y Big Data en el contexto empresarial.

• Reconocer y diferenciar modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

• Utilizar herramientas prácticas como Weka y Orange para experimentar con modelos reales de IA.

• Analizar cómo la IA puede optimizar procesos, generar valor y mejorar la toma de decisiones en una empresa.

Perfil del alumnado

Este curso está dirigido a:

• Profesionales de cualquier sector interesados en introducirse en el mundo de la inteligencia artificial.

• Responsables de innovación, transformación digital o análisis de datos.

• Personas sin experiencia técnica previa que deseen conocer el potencial práctico de la IA.

No se requieren conocimientos previos en programación.

Contenidos

Unidad 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

• Concepto, historia y evolución de la IA

Unidad 2: Fundamentos y Ramas de la IA

• Ramas principales y algoritmos asociados

• Machine Learning y Deep Learning

• Big Data como motor de cambio

Unidad 3: Aplicación de Algoritmos en Empresa

• Modelos supervisados

• Modelos no supervisados

• Aprendizaje por refuerzo

• Deep Learning

Unidad 4: Práctica con Herramientas de IA

• Introducción a Weka y Orange

• Ejemplos prácticos de clasificación, regresión y agrupamiento

Actividades

• Ejercicios aplicados

• Pruebas tipo test

• Análisis de casos prácticos

• Evaluación y actividades finales