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Adquirir conocimientos técnicos:

-Explorar y comprender las tecnologías asociadas a la empresa, incluyendo plataformas de inteligencia artificial, herramientas de desarrollo y lenguajes de programación relevantes.

Entender las aplicaciones empresariales de la inteligencia artificial: 

-Analizar casos de estudio y ejemplos prácticos de cómo la inteligencia artificial se ha aplicado con éxito en diversas áreas empresariales.

Evaluar la idoneidad de la inteligencia artificial en la empresa:

-Desarrollar la capacidad de evaluar la relevancia y el impacto potencial de la inteligencia artificial en el contexto específico de la empresa en la que se trabaja.

Diseñar soluciones basadas en IA:

-Desarrollar habilidades para diseñar soluciones de inteligencia artificial adaptadas a las necesidades y objetivos particulares de la empresa.

Implementar aplicaciones prácticas:

-Adquirir experiencia práctica en el desarrollo e implementación de aplicaciones basadas en inteligencia artificial que aborden problemas específicos de la empresa.

Integrar aplicaciones de IA en los procesos empresariales: 

-Aprender a integrar de manera efectiva las aplicaciones de inteligencia artificial en los procesos existentes de la empresa para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.

Optimizar y mantener soluciones de IA:

-Desarrollar habilidades para optimizar continuamente las soluciones de inteligencia artificial implementadas, así como para mantenerlas y actualizarlas según sea necesario.

Demostrar impacto y retorno de inversión:

-Aprender a medir y comunicar el impacto positivo de las soluciones de inteligencia artificial implementadas en términos de eficiencia operativa, toma de decisiones y resultados empresariales.

Gestionar proyectos de implementación de IA:

-Adquirir habilidades de gestión de proyectos específicas para la implementación de soluciones de inteligencia artificial en la empresa, incluyendo la gestión de recursos y plazos.

Promover una cultura de innovación y aprendizaje continuo:

-Fomentar un ambiente empresarial que valore la innovación y el aprendizaje continuo en el ámbito de la inteligencia artificial, incentivando la exploración de nuevas aplicaciones y tecnologías.

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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.

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Demostrar impacto y retorno de inversión:

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 3.1. People Analytics.

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