Teleformación
No existen requisitos específicos para la participación en esta acción formativa, salvo que se deberá aportar la documentación necesaria. Se reserva un porcentaje máximo de plazas destinadas para desempleados.
Objetivo general: Potenciar la introducción y el conocimiento sobre inteligencia artificial y los procesos de producción a los que puede asociarse para mejorar y optimizar el rendimiento.
Objetivos específicos:
RP1. Identificar las principales características de la IA y su evolución actual.
RP2. Conocer la funcionalidad de la inteligencia artificial y aprender a utilizarla en función de sus diferentes usos para optimizar los resultados en la gestión de procesos.
RP3. Conocer la diferencia y evolución de del big data y el IA.
RP4. Identificar las diferentes ramas de los algoritmos del IA.
RP5. Conocer que es y la funcionalidad del machine learning.
RP6. Aprender a utilizar en los diferentes procesos los modelos profundos de Deep learning.
RP7. Identificar las principales diferentes de los modelos supervisados y los no supervisados (machine learning).
RP8. Aprender los diferentes usos de la IA en la empresa y su correcta aplicación para mejorar la efectividad de los procesos.
RP9. Utilizar la segmentación a través de la IA para aplicarlo al mundo de la empresa y mejorar los procesos.
RP10. Aprender a aplicar la IA en la empresa para la mejora de procesos.
Contenidos teóricos:
Módulo 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.
Módulo 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
Módulo 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
Contenidos prácticos:
Módulo 1. Introducción a la IA
– Actividad. Identificar las principales ramas de la IA.
– Ejercicio. Conocer y saber utilizar y/o aplicar los diferentes algoritmos de la IA dentro de un supuesto práctico.
Módulo 2. Algoritmos de IA
– Caso práctico. Identificar tipos de elementos de entrada al sistema de Inteligencia Artificial en función del escenario.
– Actividad. Identificar elementos de entrada al sistema de Inteligencia Artificial, describiendo sus características.
– Caso práctico. Aprender a crear diferentes algoritmos dentro de la Inteligencia Artificial, identificar los principales modelos de machine learning y su aplicación en la gestión eficaz de procesos.
Módulo 3. Aplicaciones en la empresa
– Ejercicio. Aplicar protocolos de actuación ante estas situaciones, revisándolos de modo que garanticen la calidad y disponibilidad del servicio
– Caso práctico. Aplicación práctica de la IA para la gestión de diferentes tipos de procesos dentro de las empresas.
– A través de casos prácticos, realizar diferentes segmentaciones que permitan analizar y valorar ofertas.
– Ejercicio. Utilizar la IA para hacer diferentes gestiones dentro de la empresa, que permitan optimizar y gestionar más eficazmente los procesos, tales como: stocks, demandas, comportamientos
Duración: 60 horas
Contenido de los Módulos:
Distribución de los contenidos teórico- práctico de los módulos:
Módulo formativo 1. Introducción a la IA
Duración total: 20 horas
Duración contenidos teórico: 13 horas
Duración contenidos prácticos: 7 horas
Módulo formativo 2. Algoritmos de IA
Duración total: 20 horas
Duración contenidos teórico: 13 horas
Duración contenidos prácticos: 7 horas
Módulo formativo 3. Aplicaciones en la empresa
Duración total: 20 horas
Duración contenidos teórico: 13 horas
Duración contenidos prácticos: 7 horas
Unidad de competencia asociada:
UC2495_3. Desplegar sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático