Transformación Empresarial con Inteligencia Artificial: Estrategias y Aplicaciones _x000D_

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MÓDULO.- Introducción a la inteligencia artificial _x000D_

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UNIDAD.- Introducción a la Inteligencia Artificial _x000D_

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Definición de inteligencia artificial Evolución histórica de la inteligencia artificial La inteligencia artificial en la vida cotidiana y en diferentes sectores La inteligencia artificial como subcampo de la informática Enfoques, técnicas y objetivos de la IA _x000D_

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UNIDAD.- Fundamentos de Machine Learning _x000D_

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Inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales Aprendizaje automático (Machine Learning) Tipos de Machine Learning (Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo) Características definitorias de un algoritmo Un ejemplo de las características definitorias de un algoritmo Evaluación y mejora de modelos _x000D_

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UNIDAD.- Modelos de procesamiento del lenguaje natural _x000D_

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Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing) Técnicas clave del procesamiento de texto Modelos de procesamiento del lenguaje natural Los Transformadores y el procesamiento del lenguaje natural Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural _x000D_

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UNIDAD.- Modelos de visión computacional _x000D_

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Visión computacional (Computer Vision) Conceptos básicos de la visión computacional Modelos de visión computacional Procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (CNN) Aplicaciones de la visión por computadora _x000D_

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UNIDAD.- Casos de uso de la Inteligencia Artificial _x000D_

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Impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y la economía Ejemplos de aplicaciones de la IA en instituciones públicas Ejemplos de aplicaciones de la IA en el mundo empresarial _x000D_

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UNIDAD.- Aspectos éticos y legales de la inteligencia artificial _x000D_

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Explicabilidad y transparencia de los modelos de Deep Learning Sesgos y discriminación en los modelos de inteligencia artificial Responsabilidad y regulación en la IA _x000D_

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UNIDAD.- Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial _x000D_

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Avances y retos en la investigación de IA Innovación y oportunidades en el campo de la IA _x000D_

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UNIDAD.- Introducción al Big Data _x000D_

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Qué es el Big Data El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos Del Business Intelligence al Big Data Retos del Big Data Características del Big Data (4 V's) Aplicaciones del Big Data _x000D_

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UNIDAD.- Bases de datos _x000D_

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Introducción a las bases de datos relacionales Introducción a las bases de datos no relacionales Diferencias entre SQL y NoSQL Ventajas e inconvenientes de cada tipo de base de datos Ejemplos de bases de datos utilizadas en Big Data Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivos Casos de uso de Hadoop El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce Ejemplos de HDFS y MapReduce Principales lenguajes de programación utilizados para el Big Data: Java, Scala, SQL y Python Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE Ejemplos de procesos ETL Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis _x000D_

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UNIDAD.- Arquitectura de Big Data _x000D_

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Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing Ventajas y desafíos del procesamiento en tiempo real y del Cloud Computing Ejemplos de uso del cloud computing   ¿Qué es TensorFlow? Presentación de las diferentes técnicas de análisis de datos Técnicas de visualización de datos Herramientas y técnicas para crear visualizaciones interactivas y dashboards Desafíos y consideraciones en la visualización de datos _x000D_

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UNIDAD.- Casos de uso de Big Data: _x000D_

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Aplicaciones del Big Data en Instituciones Públicas   Aplicaciones del Big Data en el Mundo Empresarial Análisis de los beneficios del uso del Big Data _x000D_

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MÓDULO.- Aplicación del algoritmo de inteligencia artificial _x000D_

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UNIDAD.- Aprendizaje Supervisado _x000D_

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Métodos de aprendizaje supervisado Modelos de Algoritmos Supervisados Modelos de regresión lineal Modelos de regresión logística Modelos de árboles de decisión Modelos de máquina de vectores de soporte _x000D_

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UNIDAD.- Aprendizaje No Supervisado _x000D_

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Métodos de aprendizaje no supervisado Modelos de Algoritmos no Supervisados k-means DBSCAN Análisis de Componentes Principales (PCA) Agrupamiento Jerárquico Comparativa de los principales algoritmos no supervisados Cuándo utilizar unos u otros algoritmos de aprendizaje no supervisado Cómo elegir el algoritmo adecuado supervisado o no supervisado _x000D_

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UNIDAD.- Aprendizaje por Refuerzo _x000D_

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Aprendizaje por Refuerzo: Aprendiendo a través de la interacción Desafíos del Aprendizaje por Refuerzo Los agentes en el aprendizaje por refuerzo Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo _x000D_

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UNIDAD.- Enfoques heurísticos _x000D_

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Los enfoques heurísticos en la inteligencia artificial Algoritmos genéticos Recocido simulado Búsqueda tabú Algoritmos voraces _x000D_

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UNIDAD.- Deep Learning y Redes Neuronales _x000D_

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Deep Learning: Aprendiendo representaciones jerárquicas Desafíos del Deep Learning Redes neuronales artificiales Conceptos básicos de las redes neuronales Capas de neuronas de una red artificial Parámetros de un modelo de inteligencia artificial Entrenamiento de redes neuronales Técnicas de entrenamiento de una red neuronal Aprendizaje por transferencia _x000D_

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UNIDAD.- Arquitecturas de Deep Learning _x000D_

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Tipos de arquitecturas de Deep Learning Redes Neuronales Recurrentes (RNN) Redes neuronales convolucionales (CNN) Redes Generativas Adversarias (GAN) Redes Neuronales Transformadoras (TNN) Comparativa entre las distintas arquitecturas de Deep Learning _x000D_

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MÓDULO.- Asimilación de ejemplos con Weka/Orange _x000D_

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UNIDAD.- Introducción a Weka y Orange _x000D_

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Introducción a Weka y Orange ¿Qué son Weka y Orange? Importancia de Weka y Orange en el Aprendizaje Automático Comparación entre Weka y Orange: Ventajas y Desventajas Instalación y Configuración de Weka y Orange _x000D_

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UNIDAD.- Exploración de la Interfaz de Weka _x000D_

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Exploración de la Interfaz de Weka Visión General de la Interfaz de Weka Modos de Weka: Explorador, Experto, Flujo de Trabajo Descripción de Módulos Clave en el Explorador _x000D_

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UNIDAD.- Exploración de la Interfaz de Orange _x000D_

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Exploración de la Interfaz de Orange Introducción a la Interfaz Visual de Orange Comprensión de los Widgets de Orange Creación de un Flujo de Trabajo Básico en Orange _x000D_

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UNIDAD.- Importación y Preparación de Datos en Weka y Orange _x000D_

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Importación y Preparación de Datos en Weka y Orange Fuentes de Datos Preprocesamiento de Datos Visualización de Datos _x000D_

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UNIDAD.- Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático _x000D_

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Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático Modelos Supervisados en Weka y Orange Modelos No Supervisados en Weka y Orange Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo Modelos Profundos (Deep Learning) _x000D_

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UNIDAD.- Evaluación y Validación de Modelos _x000D_

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Evaluación y Validación de Modelos Métodos de Validación Métricas de Evaluación Evaluación de Modelos en Weka Evaluación de Modelos en Orange Análisis de Resultados _x000D_

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UNIDAD.- Visualización de Resultados _x000D_

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Visualización de Resultados Visualización de Resultados en Weka Visualización de Resultados en Orange Interpretación de Visualizaciones para la Toma de Decisiones _x000D_

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UNIDAD.- Casos Prácticos y Ejercicios _x000D_

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Casos Prácticos y Ejercicios Estudio de Caso 1: Clasificación de Datos Médicos Estudio de Caso 2: Segmentación de Clientes _x000D_

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UNIDAD.- Automatización y Flujo de Trabajo en Weka/Orange _x000D_

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Automatización y Flujo de Trabajo en Weka/Orange Creación de Flujos de Trabajo Automatizados en Weka Uso de Scripts Python en Orange para Automatización Exportación e Implementación de Modelos en Entornos de Producción _x000D_

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UNIDAD.- Conclusiones y Buenas Prácticas _x000D_

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Conclusiones y Buenas Prácticas Conclusiones Buenas prácticas _x000D_