La inteligencia artificial dejó de ser un concepto futurista: hoy transforma la forma en que analizamos datos, diseñamos campañas, atendemos clientes y creamos productos. Quien no sepa aplicarla corre el riesgo de perder competitividad. Este curso te prepara para pasar de espectador a protagonista del cambio.
Lo que aprenderás:
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Fundamentos de IA en un lenguaje claro, sin tecnicismos innecesarios.
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Machine Learning: cómo convertir datos en decisiones inteligentes.
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Procesamiento del lenguaje natural (tecnología detrás de ChatGPT) y nuevas formas de comunicación entre empresas y clientes.
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Visión computacional: análisis de imágenes y vídeos con aplicaciones en seguridad y experiencia del cliente.
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Big Data: detección de patrones y oportunidades para generar ventaja competitiva.
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Aplicaciones reales en negocios: automatización de procesos, personalización de productos y servicios, y aumento de la eficiencia.
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Retos éticos, legales y de responsabilidad en el uso de IA.
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Tendencias y futuro de la innovación tecnológica.
Por qué este curso es diferente:
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Enfoque práctico con casos de uso reales en distintos sectores.
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Metodología multimedia accesible, incluso para quienes no son técnicos.
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Prácticas con herramientas clave como Weka y Orange.
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Impacto directo en tu negocio: automatiza, analiza y crea con IA para ganar ventaja competitiva.
Dirigido a:
Profesionales, emprendedores y directivos que buscan optimizar procesos, aprovechar datos, impulsar la innovación y no quedarse atrás en la transformación digital.
Con este curso aprenderás a aplicar la inteligencia artificial como herramienta estratégica para hacer crecer tu negocio.
Características del curso
- Lecciones 140
- Cuestionario 0
- Duración 15 horas
- Nivel de habilidad Todos los niveles
- Idioma Español
- Estudiantes 100
- Evaluaciones Si
- 27 Secciones
- Lecciones
- 15 Hora
- UNIDAD.- Introducción a la Inteligencia Artificial5
- UNIDAD.- Fundamentos de Machine Learning6
- 2.1Inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales
- 2.2Aprendizaje automático (Machine Learning)
- 2.3Tipos de Machine Learning (Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo)
- 2.4Características definitorias de un algoritmo
- 2.5Un ejemplo de las características definitorias de un algoritmo
- 2.6Evaluación y mejora de modelos
- UNIDAD.- Modelos de procesamiento del lenguaje natural5
- UNIDAD.- Modelos de visión computacional5
- UNIDAD.- Casos de uso de la Inteligencia Artificial3
- UNIDAD.- Aspectos éticos y legales de la inteligencia artificial3
- UNIDAD.- Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial2
- UNIDAD.- Introducción al Big Data6
- UNIDAD.- Bases de datos13
- 9.1Introducción a las bases de datos relacionales
- 9.2Introducción a las bases de datos no relacionales
- 9.3Diferencias entre SQL y NoSQL
- 9.4Ventajas e inconvenientes de cada tipo de base de datos
- 9.5Ejemplos de bases de datos utilizadas en Big Data
- 9.6Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivos
- 9.7Casos de uso de Hadoop
- 9.8El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce
- 9.9Ejemplos de HDFS y MapReduce
- 9.10Principales lenguajes de programación utilizados para el Big Data: Java, Scala, SQL y Python
- 9.11Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE
- 9.12Ejemplos de procesos ETL
- 9.13Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis
- UNIDAD.- Arquitectura de Big Data8
- 10.1Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing
- 10.2Ventajas y desafíos del procesamiento en tiempo real y del Cloud Computing
- 10.3Ejemplos de uso del cloud computing
- 10.4¿Qué es TensorFlow?
- 10.5Presentación de las diferentes técnicas de análisis de datos
- 10.6Técnicas de visualización de datos
- 10.7Herramientas y técnicas para crear visualizaciones interactivas y dashboards
- 10.8Desafíos y consideraciones en la visualización de datos
- UNIDAD.- Casos de uso de Big Data:3
- UNIDAD.- Aprendizaje Supervisado6
- UNIDAD.- Aprendizaje No Supervisado9
- 13.1Métodos de aprendizaje no supervisado
- 13.2Modelos de Algoritmos no Supervisados
- 13.3k-means
- 13.4DBSCAN
- 13.5Análisis de Componentes Principales (PCA)
- 13.6Agrupamiento Jerárquico
- 13.7Comparativa de los principales algoritmos no supervisados
- 13.8Cuándo utilizar unos u otros algoritmos de aprendizaje no supervisado
- 13.9Cómo elegir el algoritmo adecuado supervisado o no supervisado
- UNIDAD.- Aprendizaje por Refuerzo4
- UNIDAD.- Enfoques heurísticos5
- UNIDAD.- Deep Learning y Redes Neuronales9
- 16.1Deep Learning: Aprendiendo representaciones jerárquicas
- 16.2Desafíos del Deep Learning
- 16.3Redes neuronales artificiales
- 16.4Conceptos básicos de las redes neuronales
- 16.5Capas de neuronas de una red artificial
- 16.6Parámetros de un modelo de inteligencia artificial
- 16.7Entrenamiento de redes neuronales
- 16.8Técnicas de entrenamiento de una red neuronal
- 16.9Aprendizaje por transferencia
- UNIDAD.- Arquitecturas de Deep Learning6
- UNIDAD.- Introducción a Weka y Orange5
- UNIDAD.- Exploración de la Interfaz de Weka4
- UNIDAD.- Exploración de la Interfaz de Orange4
- UNIDAD.- Importación y Preparación de Datos en Weka y Orange4
- UNIDAD.- Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático5
- UNIDAD.- Evaluación y Validación de Modelos6
- UNIDAD.- Visualización de Resultados4
- UNIDAD.- Casos Prácticos y Ejercicios3
- UNIDAD.- Automatización y Flujo de Trabajo en Weka/Orange4
- UNIDAD.- Conclusiones y Buenas Prácticas3
