Teleformación
Objetivo General:
Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa así como su uso.
Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la en la empresa.
Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa.
Contenidos formativos:
1.1 Definición. Historia.
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos.
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.
2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo.
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange.
3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado.
3.5 Recomendadores web.
3.6 Mejora de procesos.
Objetivo General:
Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa así como su uso.
Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la en la empresa.
Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa.
Contenidos formativos:
1. Introducción a la IA.
1.1 Definición. Historia.
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos.
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.
2. Algoritmos de IA.
2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo.
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange.
3. Aplicaciones en la empresa.
3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado.
3.5 Recomendadores web.
3.6 Mejora de procesos.
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