Con la vertiginosa transformación digital de la sociedad, surge la gestión orientada a datos en las organizaciones y el uso de las técnicas de Big Data, uniendo tecnología y negocio. Dentro de este ecosistema, Machine Learning e Inteligencia Artificial se encuentran en cabeza, afianzándose claramente en el mundo empresarial, aportando ventajas competitivas.
El Programa que se dirige a todas aquellas personas interesadas en obtener una perspectiva práctica y de aplicación de las nuevas técnicas de Machine Learning en el ámbito empresarial y de cualquier sector y área funcional: Estrategia, Comercial, Financiera, Operaciones, IT o Recursos Humanos, entre otros.
El Certificado EOI en Machine Learning e Inteligencia Artificial de EOI te permitirá:
- Aprender a aplicar técnicas de ML e IA en la resolución de problemas de negocio.
- Estudiar los casos de uso más frecuentes y qué algoritmos suelen utilizarse para modelar. La aproximación será doble: a través de los dos lenguajes de programación más utilizados en las empresas (R y Python) y mediante plataformas automáticas.
- Trabajar con casos de uso de aplicación de IA en la práctica en los campos de la visión computacional y el reconocimiento del lenguaje natural.
- Aportar anticipación y la posibilidad de influir en la decisión del cliente o de optimizar la eficiencia operacional, gracias a las capacidades descriptivas, predictivas y prescriptivas del Machine Learning e Inteligencia Artificial.
SEMANA 1: MACHINE LEARNING (ML). CASOS DE USO Y ALGORITMOS
- Introducción al ML, modelos y sus clases
- Dilema sesgo y varianza
- Aplicación en casos de uso
- Metodología de desarrollo de proyectos ML
SEMANA 2: INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R
- Breve historia de R
- Introducción al lenguaje con comandos básicos
- Dataframede R
-Visualizaciones en R
- Realización de un modelo predictivo en R
SEMANA 3: INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE PYTHON
- Python en ciencia de datos
- Aprendizaje supervisado Regresión
- Aprendizaje supervisado clasificación
- Aprendizaje no supervisado
- Reglas de asociación y sistemas de recomendación
SEMANA 4: MODELAR SOBRE PLATAFORMA DE ML
- ML que importa
- Estrategias de modelado
-Estrategias de predicción
- Automatizando las tareas ML
SEMANA 5: CASO DE USO ASISTENTES VIRTUALES
- Tendencias y paradigmas de modelos conversacionales
- Asistentes Virtuales
- Definición de caso de uso alrededor de una conversación con un chatbot
- Implementación chatbot con intenciones, entidades y árbol de diálogo
SEMANA 6: CASO DE USO INFRAESTRUCTURA Y SERVICIOS: RECONOCIMIENTO DE ACTIVOS
- Aproximación estratégica a la aplicación de la IA para el reconocimiento de activos
- Análisis de oportunidades para la aplicación de la IA en los servicios urbanos y el sector industrial
- Habilitadores tecnológicos para la aplicación de IA (ej: drones)
- Roles y responsabilidades para la planificación y ejecución de proyectos IA
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