Inteligencia Artificial aplicada

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, como para que las empresas construyan sus ventajas competitivas con esa base tecnológica. Tal es así que, aquellas que han sabido explotar esta nueva fuente de riqueza y ya están obteniendo valor de la Inteligencia Artificial, encabezan la carrera en cada uno de los sectores industriales.

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L@s profesionales de las empresas necesitan conocer qué es la Inteligencia Artificial y cómo se construye, para comprender así sus requisitos y su contribución a los procesos de negocio.

 

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Profesionales que quieren obtener una perspectiva práctica y aplicable de las nuevas capacidades de Inteligencia Artificial, estimular su uso en los procesos de negocio y entender los componentes principales de una solución basada en la Inteligencia Artificial, directivos y mandos intermedios de organizaciones privadas y públicas pertenecientes a áreas tales como:

  • Dirección general
  • Gestión
  • Producción
  • Finanzas
  • Recursos Humanos
  • Consultoría

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FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

  • Introducción: BigData e Inteligencia Artificial
  • Machine Learning
  • Machine Learning: predicción
  • Tipos de aprendizaje:
    1. Supervisado
    2. No supervisado
  • Algoritmos
  • Deep Learning

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA

  • Inteligencia Artificial aplicada
  • Sistemas Cognitivos – ejemplos
    1. Procesamiento del lenguaje Natural para clasificación de comentarios
    2. Modelo conversacional: asistentes virtuales
    3. Aplicabilidad: reconocimiento de imágenes
  • Sesgo en la Inteligencia Artificial
Mikel Diez Parra

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