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CURSO BONIFICADO · Diploma Acreditativo INNAFOREM

Introducción a la Inteligencia Artificial

Transformación Digital, Robótica y Machine Learning
25 horas
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Introducción a la Inteligencia Artificial
Diploma Diploma Acreditativo INNAFOREM
Duración 25 horas
Modalidad online
Coste Bonificable · Bonificado FUNDAE / Consultar bonificación
Opiniones

Qué dicen nuestros alumnos

Detalles de la formación

Información del curso

El curso de Introducción a la Inteligencia Artificial ofrece una visión general sobre los fundamentos, aplicaciones y evolución de la inteligencia artificial en el entorno empresarial y digital. En Introducción a la Inteligencia Artificial el alumnado aprende los conceptos clave de la transformación digital, el funcionamiento de la robótica, los tipos de inteligencia artificial y los principales algoritmos de machine learning. También se analizan los campos de aplicación de la IA, el uso de agentes inteligentes, la gestión de datos y el impacto de la normativa de protección de datos. El curso incluye además una introducción a la IA generativa, las innovaciones tecnológicas y el liderazgo necesario en proyectos de datos y ciencia de datos.

Aplicación profesional

Aprendizaje

¿Qué aprenderás?

El curso de Introducción a la Inteligencia Artificial proporciona una base sólida sobre los principios, tecnologías y aplicaciones de la inteligencia artificial en el contexto actual de transformación digital.

A lo largo de sus 25 horas, el alumnado aprende conceptos fundamentales como la evolución de la IA, la robótica, los tipos de inteligencia artificial y los algoritmos de machine learning. También se estudian los principales ámbitos de aplicación de la IA en la empresa, así como el papel de los datos, la normativa de protección de datos y los agentes inteligentes.

El curso incluye una introducción a la IA generativa y a las innovaciones más relevantes del sector, así como una visión del liderazgo y las competencias necesarias para trabajar en proyectos de inteligencia artificial y ciencia de datos.

Perfil

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a profesionales, estudiantes, emprendedores y cualquier persona interesada en comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación en el entorno digital y empresarial.

  • Profesionales de cualquier sector
  • Estudiantes de tecnología o negocio
  • Emprendedores digitales
  • Personal de innovación y transformación digital
  • Responsables de proyectos tecnológicos
  • Interesados en IA y machine learning
  • Consultores y analistas de datos junior
  • Público general con interés en IA

Datos clave

Duración
25 horas
Modalidad
online, realízalo a tu ritmo
Área
Inteligencia Artificial y Automatización
Financiación
FUNDAE / Consultar bonificación
Certificación
Diploma Acreditativo INNAFOREM

Programa formativo

Consulta los módulos y contenidos

UNIDAD DIDÁCTICA 1. Aplicación de la Inteligencia Aumentada a nuestra organización

  • 1. Introducción y concepto de transformación digital.
  • 2. Introducción a las tecnologías exponenciales y mindset digital.
  • 3. Preguntas esenciales para el éxito de la transformación digital.
  • 4. Beneficios, amenazas y tecnología digital aplicada a la empresa.
  • 5. La Ley de Moore y la Ley de Huang: crecimiento exponencial.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. Aproximación a la robótica

  • 1. Concepto de robótica e intersección con la IA.
  • 2. Componentes principales y principios de la robótica.
  • 3. Tecnologías clave y tipologías de robots.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. Identificación de las tecnologías que soportan el uso de IA

  • 1. Ramas, historia y tipologías de Inteligencia Artificial.
  • 2. Comparativa Humano vs. Máquina.
  • 3. Algoritmos de IA y machine learning.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. Identificación de los campos de actuación más relevantes de la IA

  • 1. Áreas de aplicación de la IA y agentes inteligentes.
  • 2. Datos personales y nueva normativa RGPD / LOPDGDD.
  • 3. Evolución del sector y oportunidades directivas.

UNIDAD DIDÁCTICA 5. Anticipación de las innovaciones asociadas a la IA

  • 1. Avances tecnológicos y aplicaciones de IA generativa.
  • 2. Machine Learning y fases para construir un modelo predictivo.

UNIDAD DIDÁCTICA 6. Descripción del estilo de liderazgo necesario

  • 1. Proyectos de conocimiento, ciencia de datos e IA.
  • 2. Innovación, nueva mentalidad y competencias digitales clave.
Información y asesoramiento

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