¿Qué quieres aprender?

PDD en Inteligencia Artificial (IA)

PDD en Inteligencia Artificial (IA)

ISEB - Instituto Superior Europeo de Barcelona

Postgrado a distancia


1.900

Duración : 5 Meses

¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?

Objetivos

Comprender las técnicas y algoritmos fundamentales de IA, incluyendo el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la robótica. Conocer las herramientas y tecnologías utilizadas en la IA, incluyendo lenguajes de programación, bibliotecas de IA, infraestructura de nube, y frameworks de IA. Aplicar la IA a problemas y situaciones empresariales, desde la identificación de oportunidades hasta la implementación de soluciones. Aprender cómo integrar la IA en los procesos de negocio, incluyendo la toma de decisiones, la gestión de la cadena de suministro y el análisis de datos.

A quién va dirigido

Se dirige a todas las persona interesadas en las aplicaciones de la IA en áreas como la robótica, la automatización, la medicina, la seguridad y el entretenimiento.

Requisitos

Debes estar en posesión de un título de grado, ingeniería superior o técnica, licenciatura, diplomatura u otro título, profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado, estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.

Temario completo de este curso

MÓDULO 1. BIG DATA INDUSTRY

  • Tema 1. Introducción al business intelligence
  • Tema 2. Tipos y selección de business intelligence
  • Tema 3. Cuadros de mando
  • Tema 4. Fuentes de datos Tema 5. Data quality

MÓDULO 2. DATABASE MANAGEMENT

  • Tema 1. Introducción al dato
  • Tema 2. El gobierno del dato
  • Tema 3. Privacidad y protección de datos
  • Tema 4. Data storage
  • Tema 5. Data management en el marketing

MÓDULO 3. VISUALIZACIÓN DE DATOS

  • Tema 1. Teoría de la visualización de datos
  • Tema 2. Python
  • Tema 3. CARTO
  • Tema 4. Power BI
  • Tema 5. Google Data Studio

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  • Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
  • Tema 2. Introducción al machine learning
  • Tema 3. Machine learning supervisado
  • Tema 4. Machine learning no supervisado
  • Tema 5. Reinforcement Learning
  • Tema 6. Fundamentos de Deep Learning

MÓDULO 5. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

  • Tema 1. La digitalización
  • Tema 2: Inteligencia Artificial (IA)
  • Tema 3: El internet de las cosas (IoT)
  • Tema 4. Blockchain
  • Tema 5: Big Data y Business Intelligence (BI)
  • Tema 6. Cloud computing
  • Tema 7. Automatización y robótica industrial
  • Tema 8. Ciberseguridad
Ver más