Cursos abiertos de Sistemas Inteligentes
Todos los cursos de Sistemas Inteligentes
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El curso desarrolla temas importantes para crear estrategias basadas en IA para los negocios, conocer páginas, foros y creadores de contenidos que permiten mantenerse actualizado con las nuevas tecnologías de IA, se abarcarán los alcances y límites de la ética, los riesgos y los impactos en diferentes áreas. -
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La inteligencia artificial (IA) se define como los sistemas y las tecnologías que ejecutan tareas que normalmente requieren intervención humana, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas mediante el uso de algoritmos avanzados y grandes volúmenes de datos para mejorar su precisión y la eficiencia.
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El curso "Aplicaciones Prácticas de IA en Funciones Empresariales" está diseñado para proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda de cómo la inteligencia artificial puede integrarse y optimizar diversas funciones empresariales.
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El curso “Proyecto Guiado en Inteligencia Artificial” está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 5 en el área de Inteligencia empresarial, de manera que los estudiantes adquieran una comprensión integral de la gestión del ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos en un entorno empresarial. -
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Este curso tiene como objetivo capacitar a los participantes en el proceso de innovación empresarial, desde la identificación de problemas hasta la implementación y escalamiento de soluciones innovadoras.
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El curso ofrece una comprensión profunda de cómo esta tecnología está impulsando la innovación digital y facilitando la creación de nuevos modelos de negocio.
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Se analizarán sus aplicaciones prácticas en distintos sectores, destacando cómo estas tecnologías pueden transformar procesos organizacionales y generar eficiencia operativa. -
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A través de estudios de casos, aprenderán a identificar oportunidades para aplicar la IA generativa en la mejora de productos y servicios, maximizando el impacto organizacional.
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Se discutirán las mejores prácticas para integrar IA en los procesos operativos y de innovación, equilibrando la necesidad de disrupción tecnológica con la viabilidad y sostenibilidad organizativa.
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A través del desarrollo de un proyecto en equipo, los participantes diseñarán una solución que aproveche las capacidades de la IA para generar valor tangible en un contexto empresarial o institucional.
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Además, aprenderán a desarrollar marcos de gobernanza que garanticen un uso ético y seguro de estas tecnologías, considerando tanto sus implicaciones sociales como regulatorias.
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La impresión 3D, también conocida como fabricación aditiva, es un proceso que permite crear objetos tridimensionales a partir de un modelo digital, mediante la adición sucesiva de capas de material, que pueden ser plástico, metal, cerámica, e incluso materiales biológicos, hasta formar el objeto completo.
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Este curso permite a los estudiantes la exploración de la teoría y la práctica de la Inteligencia Artificial generativa incluyendo tecnologías como los Modelos Generativos Adversarios (GANs), las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), los AutoCodificadores y Transformers.
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El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de Ciencia de datos (DATS), de manera que bajo supervisión apliquen las técnicas iniciales de la minería de patrones en diversos conjuntos de datos mediante los métodos de programación especializados que permiten la selección de datos y la identificación de tendencias en las fuentes de información existentes. -
En el curso Machine Learning I los estudiantes aprenderán los fundamentos y los principales métodos de Machine Learning para la aplicación de algoritmos y modelos que permitan la identificación de patrones y tendencias y el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones o la realización de predicciones.
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Las principales temáticas por abordar en este curso son la estadística, el análisis exploratorio de datos, el machine learning, el modelado predictivo, las cadenas de Markov, los procesos estocásticos y el modelado basado en agentes.
