Objetivo:

Descripción:

Contenido:

1. Introducción a la Inteligencia Artificial (1 hora)

1. • Conceptos básicos de IA: definición y tipos
   • Principales áreas de aplicación de la IA

2. Herramientas y Tecnologías de IA (2 horas)

• • Machine Learning y Deep Learning:
    • Conceptos y diferencias entre machine learning y deep learning
    • Como funcionan los Algoritmos de machine learning
    • Redes neuronales y su funcionamiento
  • Plataformas y software de IA:
    • Herramientas de código abierto (Copilot, ChatGpt, Scikit-learn)
    • Plataformas comerciales (Google AI, Microsoft Azure AI, IBM )
    • Introducción a entornos de desarrollo y simulación práctica de IA

3. Aplicaciones prácticas de IA en Organizaciones (4 horas)

1. • IA en Marketing:
     • Demostración práctica de Análisis predictivo para campañas de marketing.
     • Práctica sobre Personalización de la experiencia del cliente
     • Chatbots y asistentes virtuales
   • IA en Finanzas:
     • Detección de fraudes
     • Análisis de riesgos y toma de decisiones de inversión
   • IA en Recursos Humanos:
     • Selección y reclutamiento de personal
     • Práctica sobre Análisis de CV y gestión del talento
   • IA en Operaciones:
     • Uso de la IA para Optimización de una cadena de suministro
     • Mantenimiento predictivo en la manufactura con el uso de la IA

• Casos de Éxito y Tendencias Actuales
  • Estudios de casos: Análisis de empresas que han implementado exitosamente soluciones de IA en sus estrategias.
  • Tendencias emergentes: Discusión sobre las tendencias actuales y futuras en el uso de IA para marketing, como la automatización de procesos en cada área operativa, el análisis predictivo y la personalización en tiempo real.

4. Desarrollo de Proyectos grupales de IA (4 horas)
5. • Simulación de un proyecto grupal empresarial del sector.
   • Identificación de problemas y oportunidades:
     • Análisis de necesidades organizativas
     • Selección de problemas adecuados para soluciones de IA. Criterios de selección de la herramienta adecuada.
   • Diseño e implementación de soluciones de IA:
     • Definición de objetivos y métricas de éxito
     • Creación de un plan de proyecto para IA
     • Desarrollo y validación de modelos de IA:
       1. Recolección y preprocesamiento de datos: Adquirir, limpiar y preparar los datos necesarios para entrenar y validar los modelos de IA.

2. Selección adecuada de algoritmos y técnicas: Elegir los algoritmos y técnicas de IA más adecuados para el problema específico.
3. Entrenamiento y evaluación de modelos: Entrenar los modelos de IA y evaluarlos utilizando técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento.
4. Optimización y ajuste de hiperparámetros: Mejorar el rendimiento de los modelos ajustando los hiperparámetros y probando diferentes enfoques.

1. • • Implementación y monitorización de soluciones con uso de IA.

5. Ética y Regulación en IA (1 hora)

1. • Consideraciones éticas y de privacidad:
     • Principios éticos en el uso de IA
     • Sesgo en los algoritmos y cómo mitigarlo
     • Protección de datos y privacidad
   • Marco regulatorio y normativas:
     • Legislación relevante en la implementación de IA
     • Cumplimiento de regulaciones locales e internacionales
     • Políticas internas para el uso responsable de IA