INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA EMPRESA
INTRODUCCIÓN
MÓDULO 1. CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA TECNOLOGÍA?
1. Origen y evolución
2. Clasificación-Según el tipo de producto-Según James David Thompson-Según el nivel de innovación
3. Impactos de la actividad tecnológica-Impacto en la sociedad-Impacto en la empresa
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA CONTEMPORÁNEA
1. Internet
2. Smartphone
3. Almacenamiento en la nube
4. Impresión 3D
5. Bases de datos
6. Inteligencia artificial
RESUMEN
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MÓDULO 2. BASES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS
1. Ventajas y desventajas
2. Evolución
3. Base de datos vs. hoja de cálculo
4. Sistema de gestión de bases de datos (DBMS)
5. Uso empresarial de la base de datos
6. Clasificación-Según la variabilidad de la base de datos-Según el contenido-Según su modelo de administración de datos-Otras bases de datos
7. Seguridad-Infracción de datos-Tipos de ataques de seguridad-Políticas de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APROXIMACIÓN AL MODELO RELACIONAL
1. Ventajas y desventajas
2. Elementos
3. Sistemas de gestión de bases de datos relacionales
4. Normalización en bases de datos relacionales
5. Reglas de Codd
6. Lenguaje relacional-Álgebra relacional-Cálculo relacional-SQL
7. Transacciones-Control de concurrencia
RESUMEN
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MÓDULO 3. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO
1. Características
2. Principales lenguajes de programación orientada a objetos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. NOCIONES ESENCIALES DEL LENGUAJE PYTHON
1. Historia
2. Beneficios y usos
3. Sintaxis básica-Variables-Tipos de datos-Estructuras condicionales-Estructuras de repetición-Operadores-Funciones
4. Archivos
5. Módulos y paquetes
6. Biblioteca estándar
RESUMEN
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MÓDULO 4. BASES DEL RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
1. Probabilidad-Elementos básicos de la probabilidad-Teoremas y principios fundamentales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROBABILIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
RESUMEN
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MÓDULO 5. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN
1. Origen y evolución
2. Ramas-Aprendizaje automático-Procesamiento del lenguaje natural-Visión artificial-Robótica
3. Aplicaciones-Computación-Medicina-Finanzas-Industria pesada-Atención al cliente-Industria automotriz-Juegos y juguetes-Música
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
1. Beneficios para las empresas al aplicar la IA en el big data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA
EMPRESA
1. People analytics
2. Robotic process automation (RPA)
3. Atención al cliente
4. Predicción de stocks y demandas
5. Segmentación y fidelización de clientes y personalización de campañas de
marketing
6. Evaluación de riesgos crediticios y análisis de riesgo de inversión
7. Monitoreo de la salud y seguridad de los trabajadores
8. Toma de decisiones estratégicas
RESUMEN
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MÓDULO 6. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
1. Algoritmos habituales-Árboles de decisión-K vecinos más cercanos (K-NN)-Máquinas de vectores de soporte (SVM)-Regresión logística-Clasificación de Naïve Bayes
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
1. Algoritmos habituales-Agrupamiento (clustering)-Reducción de dimensionalidad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APRENDIZAJE POR REFUERZO
1. Algoritmos habituales-Q-learning-Policy gradients
UNIDAD DIDÁCTICA 5. APRENDIZAJE PROFUNDO
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MÓDULO 7. PROGRAMACIÓN DINÁMICA Y PROBLEMA DE
SATISFACIBILIDAD BOOLEANA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PROGRAMACIÓN DINÁMICA
1. Características
2. Clasificación-Programación dinámica determinística-Programación dinámica probabilística
3. Ejercicio resuelto con programación dinámica
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROBLEMA DE SATISFACIBILIDAD BOOLEANA
1. Historia
2. Planteamiento y complejidad
3. Extensiones
4. Algoritmos de solución de casos SAT
RESUMEN
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