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Syllabus completo. Executive Program Inteligencia Artificial

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA IA, BIG DATA Y ANÁLISIS DE DATOS
¿Qué es la Inteligencia Artificial? Hablaremos de la historia de la IA y la revolución que está teniendo en la industria, así como identificar los factores de éxito de un proyecto IA. Se tratarán las diferentes técnicas (sistemas basados en reglas, ingeniería del conocimiento, aprendizaje de máquina, profundo y por refuerzo, así como el procesamiento de lenguaje natural, las redes bayesianas y la lógica difusa. Posteriormente veremos la AIaaS (IA en la
nube), para adentrarnos en cómo conseguir una organización impulsada por datos, la privacidad, el impacto en la sociedad y la relevancia del Big Data en la IA así como la Analítica de Datos como factor clave.

MÓDULO 2. MACHINE LEARNING Y CIENCIA DE DATOS
Madurez Analítica y orientación al dato, así como conceptos fundamentales y el perfil del científico de datos. Veremos el flujo de trabajo end-to-end de un proyecto de ciencia de datos y su implementación. Conoceremos los aspectos clave, la infraestructura y los perfiles necesaria así como la metodología del Machine Learning y terminaremos con los modelos de optimización, predictivos, supervisados y no supervisados. Veremos casos de uso reales en
ambientes empresariales: ventas/marketing, retail, fabricación, logística, recursos humanos y salud.

MÓDULO 3. MACHINE LEARNING: WORKSHOP e IOT
Identificaremos las posibles aplicaciones de Machine Learning en Áreas de Negocio de tu Empresa, elaborando listados de Datos, tanto internos de la Compañía como externos a ella, que puedan ser relevantes para llevar a cabo esas analíticas identificadas. Habrá una puesta en común de todos los casos de uso identificados. Trabajaremos el IoT, hablando de los conceptos y componentes fundamentales: la nube, la conectividad, sensórica y la inteligencia
artificial de los mismos, así como casos de uso reales en el ámbito de la empresa y cómo funciona su implementación.

MÓDULO 4. IMPACTO DEL DEEP LEARNING EN TU NEGOCIO
Cómo funciona el Deep Learning, para qué se usa y qué hace falta. Cómo son las redes neuronales, su estructura, la importancia de las No-Linealidades y cómo se entrenan este tipo de redes. Veremos DL en acción con demostraciones reales de reconocimiento de imágenes, sistemas de recomendaciones y datos tabulares. Presentación de Diferentes Casos de Uso Reales de Deep Learning en diferentes ámbitos del negocio. Terminando con el desarrollo del concepto de una aplicación de Deep Learning aplicado al ámbito profesional del alumno con presentación de determinados casos y discusión pública.

MÓDULO 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE
Se te dará una visión general del Procesamiento del Lenguaje Natural y de cómo utilizar los métodos clásicos de aprendizaje automático. Aprenderás sobre la Traducción Automática Estadística, así como sobre los Modelos de Similitud Semántica Profunda (DSSM) y sus aplicaciones. También discutiremos las técnicas de aprendizaje de refuerzo profundo aplicadas en PNL y Visión-Lenguaje Inteligencia Multimodal. Aplicaremos modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas de traducción automática y conversación, así como modelos semánticos estructurados profundos en aplicaciones de recuperación de  información y lenguaje natural; modelos de aprendizaje de refuerzo profundo en aplicaciones de lenguaje natural; y modelos de aprendizaje profundo en el subtitulado de imágenes y la respuesta visual a preguntas.

MÓDULO 6 y 7. MARKETING AUTOMATION
Cual es el reto para los nuevos perfiles de marketing y cómo la tecnología ha redefinido las expectaciones del consumidor, así como la influencia de la nueva ley GPDR. Veremos distintas plataformas de automatización y la tecnología que hay detrás. Trataremos el marketing omnicanal: analizando al cliente, personalizando su experiencia con la inteligencia (haciendo recomendaciones específicas, prediciendo su comportamiento, descubriendo
nuevas audiencias, optimizando el flujo y las perspectivas sociales), y atrayendo al cliente durante su viaje. Veremos interacciones a tiempo real, analítica, marketing distribuido, marketing inteligente e historias de cliente en varias plataformas: email, web, móvil, social y publicidad.

MÓDULO 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE
Se te dará una visión general del Procesamiento del Lenguaje Natural y de cómo utilizar los métodos clásicos de aprendizaje automático. Aprenderás sobre la Traducción Automática Estadística, así como sobre los Modelos de Similitud Semántica Profunda (DSSM) y sus aplicaciones. También discutiremos las técnicas de aprendizaje de refuerzo profundo aplicadas en PNL y Visión-Lenguaje Inteligencia Multimodal. Aplicaremos modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas de traducción automática y conversación, así como modelos semánticos estructurados profundos en aplicaciones de recuperación de información y lenguaje natural; modelos de aprendizaje de refuerzo profundo en aplicaciones de lenguaje natural; y modelos de aprendizaje profundo en el subtitulado de imágenes y la respuesta visual a preguntas.

MÓDULO 8. ROBÓTICA Y PROCESOS AUTOMATIZADOS
Digitalización de procesos y claves para la transformación digital de la empresa.
Automatización Robótica de Procesos (RPA) y los pasos para su implementación.
Aprenderemos a identificar los procesos automatizables adecuados y veremos casos de éxito en diferentes industrias y sectores. Trataremos la implementación de RPAs con lecciones aprendidas, y descubriremos el futuro de la industria digital con soluciones avanzadas de tecnología blockchain, computación cuántica e inteligencia artificial avanzada. Por último definiremos conclusiones de la robótica y “takeaways”.

MÓDULO 9. IA EN SOCIEDAD, ÉTICA Y LEGALIDAD
Consideraciones éticas y sociales en la integración de la IA: Ethics Framework. Aprenderemos a anticipar y planificar riesgos/consideraciones que pueden aplicarse a la integración de la IA en el contexto empresarial. Aprende a considerar las implicaciones éticas de los productos y servicios que desarrollar con IA para tener una ventaja competitiva frente a los que no lo hacen.. Construyendo una organización impulsada por la IA. Trataremos la Inteligencia
colectiva y la relación hombre-máquina, así como el impacto en el pensamiento en la empresa. Por último veremos los desafíos ético-jurídicos de la IA: la personalidad, la privacidad, la propiedad intelectual y los daños.

MÓDULO 10. IA EN LA NUBE Y DESPLIEGUE DE SOLUCIONES
IA & Cloud: Machine learning listo para usar, empezando por una introducción a los principales servicios cloud en IA, qué ofrecen. Distintos tipos de ML as a service y casos.
AutoML: modelos de IA a golpe de click: con media, texto (comprensión, clasificación, traducción, análisis de sentimientos, etc), datos estructurados (bases de datos, data lakes, etc) y con datos de usuarios (clicks, comportamiento, etc). Aprenderemos a mejorar tus datos en cloud, con la automatización de la ingesta de datos (limpieza, procesado, clasificación, etc) y multiplicando tus datos (web scraping, datos abiertos, APIs). Mejora y utiliza modelos de IA: automatización del entrenamiento y evaluación de modelos de IA, así como productivización de modelos de IA

MÓDULO 11. LIDERAZGO DIGITAL Y GESTIÓN DEL CAMBIO
¿Qué es el liderazgo y qué características tiene? La influencia de la inteligencia emocional.
Ante el reto transformacional, ¿Qué queremos lograr y de qué disponemos? ¿Cuánto conocemos a nuestro equipo? La diversidad y los estilos de aprendizaje. ¿Qué me aporta conocer los factores motivacionales de mi equipo?. Además trataremos el liderazgo de equipos: los equipos de alto rendimiento, la comunicación como factor clave en un proyecto de transformación, la programación neurolingüística (PNL) y su impacto en la comunicación, la gestión de conflictos, y la gestión de riesgos en un proyecto de transformación. Usaremos algunas herramientas como el test McClelland, EDA y McGregor, así como otras tablas y matrices para ahondar en los problemas de cada proyecto personal.

 

Última actualización: 10 de julio de 2019

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Laura García Martín

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