Big data e inteligencia artificial aplicada

La Digitalización y el BigData constituyen la primera ola de datos proporcionando ingentes cantidades para que la ciencia de datos, en forma de Inteligencia Artificial, pueda obtener nuevos valores de una forma mucho más eficiente.

La creación de conocimiento basada en la iteración de métodos deductivos e inductivos proporcionada por el BigData, ha dado paso a la Inteligencia Artificial, capaz de hacer realidad el aprendizaje automático por parte de las máquinas a escala. Dicho aprendizaje permite extraer valor de los datos de forma supervisada y/o no supervisada, para optimizar los procesos de negocio de cualquier industria.

El estado del arte de la tecnología actual posiciona a la Inteligencia Artificial como una capacidad ya existente y disponible, para que las empresas construyan sus ventajas competitivas con esta base tecnológica. Tal es así, que aquellas empresas que han sabido explotar esta nueva fuente de riqueza ya están obteniendo valor de la Inteligencia Artificial y encabezan la carrera en cada uno de los sectores industriales, con capacidades diferenciales como el procesamiento de lenguaje natural en documentos escritos y/o en conversaciones, el reconocimiento de imágenes en cadenas de ensamblaje o en radiografías médicas, el mantenimiento predictivo de activos, la atribución de presupuestos de marketing, la clasificación de quejas/reclamaciones, la optimización de carteras de inversión, la segmentación dinámica de clientes, y un largo etcétera.

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Descubre cómo el BIG DATA y la INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA pueden contribuir a incrementar la rentabilidad de tu negocio

Personas que quieren obtener una perspectiva práctica y aplicable del Big Data y de las nuevas capacidades de Inteligencia Artificial, directivos y mandos intermedios de organizaciones privadas y públicas pertenecientes a áreas tales como:
• Dirección general
• Marketing y comunicación
• Comercial y ventas
• Operaciones y logística
• Finanzas, recursos humanos
• Tecnologías de información

BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Big Data
– ¿Qué es Data Mining?
– ¿Qué es un modelo?
• Machine Learning
– Machine Learning: predicción
– Tipos de datos
a) Variables categóricas
b) Variables continuas
– Tipos de aprendizaje:
a) Supervisado
b) No supervisado
– Metodología CRISP-DM
– Algoritmos:
a) Regresión: regresión lineal
b) Clasificación: K-primeros vecinos
c) Clasificación: árboles de decisión
d) Clustering: K-means
– Aplicaciones industriales actuales
• Deep Learning
– Redes neuronales artificiales
– Entrenamiento con retropropagación
– Arquitectura de redes neuronales: convolucionales, recurrentes, generativas

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
• Sistemas Cognitivos
– Taller guiado: Procesamiento del lenguaje Natural para clasificación de comentarios
– Caso práctico: Modelo conversacional basado en voz con re-entrenamiento
– Taller guiado: Reconocimiento Visual

SESGO EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Mikel Díaz Parra

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