Diploma emitido por FUNDAE
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Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Modalidades: teleformación, aula virtual y MIXTA
| La duración del curso de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas es de 50 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. PLAZO DE REALIZACIÓN: El plazo se puede establecer según las necesidades del alumno o del plan de formación de la empresa. |
Bonificación
Curso bonificable al 100%
| Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
Modalidades
Teleformación · Aula virtual · Mixta · Presencial
| EN CURSOS ONLINE Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
NOTA:
Trabajamos con la metodologia de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o mas cursos en un plan de formacion a su medida. Si este es su caso consultenos, esta metodologia ofrece un aprovechamiento maximo de la formacion en los cursos bonificados para trabajadores.
El temario predefinido del curso online de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas es el siguiente:
1 Introducción
1.1 Introducción
1.2 Rutas de aprendizaje para Machine Learning e Inteligencia Artificial
1.3 Acceso al repositorio Github del curso
1.4 Link al repositorio del curso
1.5 Cómo sacarle el 100% de provecho a todo el material en Udemy
1.6 El libro del curso
2 Sección 1 – Optimización de procesos industriales
2.1 Parte 1: Optimización de procesos industriales
2.2 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 1
2.3 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 2
2.4 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 3
2.5 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 4
3 Solución de IA – Parte 1
3.1 Bienvenido a la sección de teoría
3.2 Plan de Ataque
3.3 ¿Qué es el Reinforcement Learning?
3.4 La Ecuación de Bellman
3.5 El Plan
3.6 Procesos de Decisión de Markov
4 Solución de IA – Parte 2
4.1 Política vs Plan
4.2 Living Penalty
4.3 Idea del Q-Learning
4.4 Diferencia Temporal
4.5 Visualización del Q-Learning
5 Implementación – Parte 1
5.1 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 5
5.2 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 6
5.3 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 7
5.4 - Optimización de Procesos Empresariales - Paso 8
5.5 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 9
5.6 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 10
6 Implementación – Parte 2
6.1 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 11
6.2 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 12
6.3 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 13
6.4 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 14
6.5 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 15
7 Implementación – Parte 3
7.1 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 16
7.2 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 17
7.3 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 18
7.4 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 19
7.5 Optimización de Procesos Empresariales - Paso 20
8 Tarea final de la sección 1
8.1 Optimización más eficiente de flujos a través de un almacén
9 Sección 2 - Minimización de costes
9.1 Parte 2: Minimización de Costes
9.2 Minimización de Costes - Paso 1
9.3 Minimización de Costes - Paso 2
9.4 Minimización de Costes - Paso 3
10 Solución de IA
10.1 Bienvenido a la sección de teoría
10.2 Plan de Ataque
10.3 Teoría del Deep Q-Learning (I)
10.4 Teoría del Deep Q-Learning (II)
10.5 Experience Replay
10.6 Políticas de Selección de Acción
11 Implementación – Parte 1
11.1 Minimización de Costes - Paso 4
11.2 Minimización de Costes - Paso 5
11.3 Minimización de Costes - Paso 6
11.4 Minimización de Costes - Paso 7
11.5 Minimización de Costes - Paso 8
11.6 Minimización de Costes - Paso 9
11.7 Minimización de Costes - Paso 10
12 Implementación – Parte 2
12.1 Minimización de Costes - Paso 11
12.2 Minimización de Costes - Paso 12
12.3 Minimización de Costes - Paso 13
12.4 Minimización de Costes - Paso 14 -12.5 Minimización de Costes - Paso 15
12.6 Minimización de Costes - Paso 16
13 Implementación – Parte 3
13.1 Cómo instalar Keras en tu Mac, PC o Linux
13.2 Minimización de Costes - Paso 17
13.3 Minimización de Costes - Paso 18
13.4 Minimización de Costes - Paso 19
13.5 Minimización de Costes - Paso 20
13.6 Minimización de Costes - Paso 21
13.7 Minimización de Costes - Paso 22
14 Implementación – Parte 4
14.1 Minimización de Costes - Paso 23
14.2 Minimización de Costes - Paso 24
14.3 Minimización de Costes - Paso 25
14.4 Minimización de Costes - Paso 26
14.5 Minimización de Costes - Paso 27
14.6 Minimización de Costes - Paso 28
14.7 Minimización de Costes - Paso 29
15 Implementación – Parte 5
15.1 Minimización de Costes - Paso 30
15.2 Minimización de Costes - Paso 31
15.3 Minimización de Costes - Paso 32
15.4 Minimización de Costes - Paso 33
15.5 Minimización de Costes - Paso 34
15.6 Minimización de Costes - Paso 35
15.7 Minimización de Costes - Paso 36
16 Tarea de la sección 2
16.1 Minimización de los costes de producción
16.2 BONUS: La capa de Dropout
17 Maximización de los beneficios
17.1 Bienvenido a la Parte 3 - Maximización de Beneficios
17.2 Maximización de Beneficios - Parte 1
17.3 Maximización de Beneficios - Parte 2
17.4 Maximización de Beneficios - Parte 3
18 Solución de IA
18.1 Bienvenido a la Sección de Teoría
18.2 El problema del bandido multi brazo
18.3 El muestreo Thompson
19 Implementación – Parte 1
19.1 Maximización de Beneficios - Parte 4
19.2 Maximización de Beneficios - Parte 5
19.3 Maximización de Beneficios - Parte 6
19.4 Maximización de Beneficios - Parte 7
19.5 Maximización de Beneficios - Parte 8
20 Implementación – Parte 2
20.1 Maximización de Beneficios - Parte 9
20.2 Maximización de Beneficios - Parte 10
20.3 Maximización de Beneficios - Parte 11
20.4 Maximización de Beneficios - Parte 12
20.5 Maximización de Beneficios - Parte 13
21 Implementación – Parte 3
21.1 Maximización de Beneficios - Parte 14
21.2 Maximización de Beneficios - Parte 15
21.3 Maximización de Beneficios - Parte 16
22 Tarea de la sección 3
22.1 Maximización de ingresos
23 Anexo: Redes Neuronales Artificiales – Parte 1
23.1 Plan de Ataque
23.2 La Neurona
23.3 La función de activación
24 Anexo: Redes Neuronales Artificiales – Parte 2
24.1 ¿Cómo funcionan las redes neuronales?
24.2 Cómo aprenden las redes neuronales?
24.3 El método del gradiente descendente
25 Anexo: Redes Neuronales Artificiales – Parte 3
25.1 Gradiente descendente estocástico
25.2 Propagación hacia atrás
El curso trabaja tres casos de negocio reales implementados paso a paso con código Python. Cada proyecto tiene planteamiento empresarial, solución teórica con IA y código funcional que puedes adaptar a tu sector.
Estos son los tropiezos más frecuentes al implementar IA aplicada a procesos de negocio. Conocerlos de antemano te ahorra horas de depuración.
Inicio
conda create -n ia-negocios python=3.11 antes de instalar nada.Herramientas, referencias y comunidades que complementan directamente el contenido del curso y te acompañarán más allá de él.
Shift+Enter — ejecutar celda en Jupyter/Colab.Ctrl+M B — insertar celda debajo en Jupyter.conda activate ia-negocios — activar tu entorno antes de abrir Jupyter.pip install tensorflow numpy pandas matplotlib — instalación rápida de todas las librerías del curso en una línea.
Artículos publicados sobre Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas
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Por Jasmin Fasquelle Automatización de Procesos mediante Robotic Process Automation (RPA)
La automatización de procesos mediante Robotic Process Automation (RPA) se ha convertido en una herramienta clave para las empresas que buscan mejorar la eficiencia y reducir costos. Esta tecnología permite a las organizaciones automatizar tareas repetitivas y de bajo valor, lo que libera a los empleados para enfocarse en actividades más estratégicas. La implementación de RPA no solo optimiza los procesos internos, sino que también mejora la precisión y velocidad en la ejecución de tareas.
El RPA se basa en el uso de software robótico que emula las acciones humanas en interfaces digitales. A diferencia de la automatización tradicional, que requiere una integración profunda en los sistemas, el RPA interactúa directamente con las aplicaciones existentes, replicando la interacción humana sin modificar la infraestructura subyacente. Esto permite una implementación rápida y flexible que puede adaptarse a diversas necesidades empresariales.
Además, el RPA ofrece beneficios como la reducción de errores y la mejora de la productividad, lo que lo convierte en una solución ideal para empresas de cualquier tamaño. A medida que la automatización inteligente sigue evolucionando, es probable que veamos una integración más profunda de RPA con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el machine learning, lo que potenciará aún más su capacidad para transformar la forma en que operan las organizaciones. |
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Por Jasmin Fasquelle Predicción de Tendencias de Mercado con Machine Learning
La predicción de tendencias de mercado con machine learning se ha convertido en una herramienta indispensable para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un entorno cambiante. Gracias a algoritmos avanzados, es posible analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales, identificando patrones que permiten anticipar tendencias de consumo, comportamientos de clientes y cambios en el mercado. Este enfoque ofrece una ventaja significativa, ya que permite a las compañías tomar decisiones más informadas y estratégicas. Además, la inteligencia artificial y el machine learning no solo ayudan a predecir futuras demandas, sino que también optimizan la gestión de inventarios y recursos, evitando costos innecesarios. Las empresas que implementan estas tecnologías logran una mayor eficiencia y personalización en sus estrategias de marketing y ventas, lo que se traduce en un mejor rendimiento y mayor satisfacción del cliente. Esto es crucial en un entorno donde la adaptación rápida es clave para el éxito. En resumen, la predicción de tendencias con machine learning no solo impulsa la innovación, sino que también ofrece a las empresas una visión más clara del futuro, permitiéndoles anticiparse a la competencia. Este enfoque tecnológico es esencial para aquellos que buscan liderar en un mercado cada vez más digital y dinámico. |
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Por Jasmin Fasquelle Personalización de la Experiencia del Cliente a través de la IA La personalización de la experiencia del cliente a través de la inteligencia artificial se ha convertido en una estrategia esencial para las empresas que desean mantenerse competitivas en el mercado actual. La IA permite analizar grandes cantidades de datos de los clientes, lo que facilita la creación de experiencias altamente personalizadas. Gracias a algoritmos avanzados, las empresas pueden anticipar las necesidades de los clientes y ofrecer productos y servicios que se ajusten perfectamente a sus preferencias individuales. Una de las principales ventajas de la personalización basada en IA es la capacidad de mejorar significativamente la satisfacción del cliente. Al proporcionar recomendaciones precisas y relevantes, las empresas pueden aumentar la lealtad de los clientes y fomentar relaciones a largo plazo. Además, la automatización de procesos mediante la inteligencia artificial permite una respuesta más rápida y eficiente a las consultas y problemas de los clientes, mejorando así la percepción de la marca. La implementación de la IA en la estrategia de personalización no solo beneficia a los clientes, sino que también ofrece a las empresas una ventaja competitiva significativa. Al utilizar la analítica de datos y el aprendizaje automático, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que de otra manera pasarían desapercibidos. Esto permite una toma de decisiones más informada y estratégica, llevando a un aumento en la eficiencia operativa y en las tasas de conversión. En resumen, la personalización de la experiencia del cliente a través de la IA es una inversión valiosa para cualquier empresa que busque crecer y prosperar en el entorno digital actual. |
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Por Jasmin Fasquelle Impacto de la IA en la Toma de Decisiones Estratégicas
El impacto de la IA en la toma de decisiones estratégicas es cada vez más relevante en el mundo empresarial. La inteligencia artificial ofrece herramientas avanzadas que permiten analizar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión. Esto facilita a las empresas identificar patrones, prever tendencias y tomar decisiones más informadas. La automatización de procesos analíticos reduce el margen de error humano, optimiza recursos y mejora la eficiencia operativa, lo que se traduce en una ventaja competitiva significativa.
Las empresas que adoptan tecnologías de IA pueden anticiparse a cambios del mercado y ajustar sus estrategias de manera proactiva. La IA permite la creación de modelos predictivos que ayudan a identificar oportunidades y riesgos potenciales, mejorando así la capacidad de respuesta ante situaciones imprevistas. Además, la IA facilita la personalización de productos y servicios, incrementando la satisfacción del cliente y fomentando la fidelización.
En conclusión, la IA está transformando la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones. Su capacidad para procesar y analizar información a gran escala proporciona una base sólida para decisiones más acertadas y estratégicas. Las empresas que integran la inteligencia artificial en sus procesos de decisión están mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del entorno empresarial actual y futuro, asegurando su crecimiento y sostenibilidad. |
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Por Mario Madrid IA y la Transformación Digital en las PYMEs En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) operan y compiten en el mercado. La implementación de soluciones de IA en las PYMEs no solo optimiza los procesos operativos, sino que también facilita una mejor toma de decisiones gracias al análisis avanzado de datos. Estas herramientas permiten a las empresas no solo reaccionar más rápidamente a las dinámicas del mercado, sino también anticipar tendencias y adaptarse de manera proactiva. Un aspecto crucial donde la IA tiene un impacto significativo es en la experiencia del cliente. Al integrar sistemas inteligentes que personalizan la interacción con los usuarios, las PYMEs pueden mejorar significativamente la satisfacción del cliente y, como resultado, incrementar la lealtad y el valor de vida del cliente. Además, la automatización de tareas repetitivas mediante IA no solo reduce costos, sino que también libera a los empleados para que se concentren en tareas más estratégicas y creativas. Mirando hacia el futuro, es claro que la transformación digital mediante la inteligencia artificial será un pilar fundamental para el crecimiento y la sostenibilidad de las PYMEs. Aquellas empresas que adopten estas tecnologías no solo mejorarán su eficiencia operativa, sino que también ganarán una ventaja competitiva esencial en un mercado cada vez más tecnológico y conectado. Este proceso es crucial para cualquier pequeña o mediana empresa que aspire a expandirse y prosperar en la próxima década. |
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