Online
250 horas
Modalidad Abierta
Un curso en inteligencia artificial que te introducirá de forma clara y práctica en el apasionante mundo de esta nueva tecnología.
Este curso puede realizarlo a cualquier persona con interés en la Inteligencia Artificial y en conocer realmente en qué consiste y cómo puede utilizarse. No es necesario tener conocimientos previos de informática avanzada ni de programación.
El alumno puede obtener en esta formación una doble titulación:
De Economist and Jurist Executive
De la Universidad Nebrija
El Campus permite que el alumno no se sienta solo y que esté en permanente contacto con los tutores y compan&771eros facilitando así su aprendizaje.
Entre otros servicios el Campus Virtual cuenta con apartados como:
- Contenidos Interactivos y Multimedia
Con el material necesario y múltiples actividades para sentirse parte activa del proceso de la preparación:
Guía didáctica
Faqs
Biblioteca
Actualizaciones
Temario
Glosario
Evaluaciones
Videos
- Expediente
Informa gráficamente y mantiene al alumno orientado sobre su avance en el curso.
-Ejercicios
Permite comprobar la mejora de la cualificación en base a los criterios de realización (saber hacer), conseguir la autoevaluación del alumno.
- Agenda
Planifica y organiza las horas de estudio.
- Comunicación
Permite al alumno relacionarse con sus compañeros y los tutores potenciando el aprendizaje colaborativo:
Videoconferencia
Foro
Tablón
Blog
Chat
Correo
- Noticias
Consulta de noticias, novedades acade&769micas y enlaces de interés
Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa así como su uso.
Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la en la empresa.
Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa.
1. Introducción a la IA
1.1. Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos 1.3. Machine/Deep Learning 1.4. Big data: el cambio en la IA.
2. Algoritmos de IA
2.1. Machine Learning: modelos supervisados
2.2. Machine learning: modelos no supervisados
2.3. Aprendizaje por refuerzo
2.4. Modelos profundos (Deep learning)
2.5. Ejemplos con Weka/Orange.
3. Aplicaciones en la empresa
3.1. People Analytics
3.2. Predicción: stocks, demandas, comportamientos
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias
3.4. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5. Recomendadores web
3.6. Mejora de procesos