Transformación Empresarial con Inteligencia Artificial: Estrategias y Aplicaciones

Metodología

Este programa se imparte en modalidad eLearning, basado en la metodología Learning by Doing. A través de simulaciones, proyectos prácticos, análisis de casos reales y uso directo de herramientas como Weka, Orange, TensorFlow y Hadoop, los participantes asimilan de forma aplicada los conceptos clave de la inteligencia artificial y el Big Data.

El enfoque está orientado a la comprensión profunda y la aplicación estratégica de tecnologías de IA para la innovación empresarial.

Objetivos

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Big Data.

• Identificar y aplicar modelos de machine learning, visión computacional y procesamiento de lenguaje natural.

• Conocer herramientas clave para la implementación de algoritmos de IA y análisis masivo de datos.

• Evaluar los aspectos éticos, sociales y legales de la IA.

• Aplicar IA y Big Data en casos prácticos del mundo empresarial y la administración pública.

• Automatizar flujos de trabajo con herramientas como Weka y Orange.

Perfil del alumnado

Este curso está dirigido a:

• Directivos, mandos intermedios, analistas y profesionales vinculados a la transformación digital.

• Consultores, técnicos, emprendedores o investigadores que buscan aplicar IA y Big Data en contextos reales.

• Personas interesadas en liderar procesos de innovación tecnológica en sus organizaciones.

No se requieren conocimientos previos avanzados de programación o estadística.

Contenidos

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

• Fundamentos de la IA y su evolución

• Tipologías de machine learning

• Modelos de NLP (procesamiento del lenguaje natural) y visión computacional

• Casos de uso, ética y futuro de la IA

Módulo 2: Big Data e Infraestructura de Datos

• Conceptos clave de Big Data

• Bases de datos SQL/NoSQL y ecosistema Hadoop

• Arquitectura en la nube y visualización de datos

• Casos aplicados en sectores públicos y privados

Módulo 3: Aplicación del Algoritmo de Inteligencia Artificial

• Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

• Enfoques heurísticos

• Deep learning y arquitecturas avanzadas (CNN, GAN, RNN, Transformers)

Módulo 4: Asimilación de Ejemplos con Weka y Orange

• Instalación, configuración y exploración de interfaces

• Importación de datos, modelos supervisados y no supervisados

• Evaluación de modelos, visualización y automatización

• Casos prácticos: clasificación de datos médicos y segmentación de clientes

Actividades

• Simulaciones interactivas con herramientas reales

• Casos prácticos

• Retos individuales por módulo

• Test de autoevaluación