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Inteligencia Artificial aplicada a la Empresa

localización
España


Área
MASTER


Horas
250 horas

Inicio: Abierto

Matriculados 88%

El Campus permite que el alumno no se sienta solo y que  esté en permanente contacto con los tutores y compañeros 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
  • Actualizaciones
  • Temario
  • Faq´s
  • Biblioteca
  • Glosario
  • Vídeos
  • Evaluaciones

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 académicas 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.

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. 

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.

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

Entidades Colaboradoras

Firmas Colaboradoras

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