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Curso acreditado de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas


Ventajas de nuestra formación

visto buenoAcceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana

visto buenoContenidos didácticos de calidad

visto buenoCalendario flexible

visto buenoProfesores especializados

ticket ciberaulaCurso acreditado por FUNDAE

Curso bonificado online

visto buenoAula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone

visto buenoOpción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)

ticket ciberaulaNos ocupamos de toda la gestión de su bonificación

ticket ciberaulaDiploma acreditativo de CIBERAULA

Curso bonificado online
Plazo Flexible
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Curso online de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas

Cursos bonificados Calendario: Flexible.

FUNDAE cursos Fecha disponible: Inmediata.

Cursos bonificados seguridad social Porcentaje de Bonificación: 100%

Cursos online bonificados Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.

Cursos bonificados para empresas Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.

cursos virtuales bonificados Temario Personalizado.


¿Por qué es beneficioso para un profesional realizar un curso de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas?

En un mercado cada vez más competitivo, la adopción de Inteligencia Artificial (IA) en los negocios se ha convertido en una necesidad. Un curso de IA aplicada a Negocios y Empresas equipa a los profesionales con las herramientas y conocimientos necesarios para liderar la transformación digital. Aprender a implementar soluciones de IA puede optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones, y personalizar la experiencia del cliente, resultando en una ventaja competitiva significativa.

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En un mercado cada vez más competitivo, la adopción de Inteligencia Artificial (IA) en los negocios se ha convertido en una necesidad. Un curso de IA aplicada a Negocios y Empresas equipa a los profesionales con las herramientas y conocimientos necesarios para liderar la transformación digital. Aprender a implementar soluciones de IA puede optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones, y personalizar la experiencia del cliente, resultando en una ventaja competitiva significativa.

Además, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos con IA permite identificar tendencias y patrones ocultos, ofreciendo insights valiosos que pueden traducirse en estrategias de negocio efectivas. La integración de IA en la estrategia empresarial no solo mejora la eficiencia operativa sino que también abre nuevas oportunidades de mercado. Este curso está diseñado para que los participantes adquieran una comprensión práctica de cómo la IA puede ser aplicada para impulsar el crecimiento y la innovación en sus organizaciones, preparándolos para los desafíos del futuro.

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Cursos online gratis con certificado Público Objetivo
Este curso está diseñado para profesionales y estudiantes avanzados en ciencia de datos e inteligencia artificial, ingenieros en optimización de procesos, desarrolladores de software interesados en IA aplicada, investigadores y académicos, así como emprendedores tecnológicos. Ofrece un enfoque práctico y teórico en IA para mejorar procesos industriales y empresariales, minimizar costes, y maximizar beneficios, ideal para quienes buscan aplicar técnicas avanzadas de IA en proyectos reales.
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas es de 50 horas, acreditadas en el Diploma del mismo.

Fecha de inicio:

Se puede determinar libremente, teniendo en cuenta que en cursos bonificados de formación contínua debe notificarse a FUNDAE con al menos 3 días naturales de antelación a la misma.
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Objetivos

Objetivo General: Equipar a los participantes con conocimientos avanzados y habilidades prácticas en inteligencia artificial y machine learning, enfocándose en la optimización de procesos industriales y empresariales, la minimización de costes y la maximización de beneficios. A través de un recorrido que incluye teoría, casos prácticos, y herramientas como Q-Learning y Deep Learning, el curso busca capacitar a los estudiantes para implementar soluciones de IA efectivas en diversos contextos profesionales y académicos.

Bonificacion

Bonificación

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

Modalidades

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.
cursos tripartita

Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodología 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 más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación 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



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