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IA: Herramientas para tu Trabajo Diario

Cross-cutting
Digital Skills

Digital Skills

Duration

60h

PRESENTATION

Con esta formación de IA: Herramientas para tu Trabajo Diario tendrás una visión integral sobre la inteligencia artificial (IA) y su aplicación en diferentes campos. Comprenderás los fundamentos y los tipos de IA y verás su relevancia en áreas como la empresa, finanzas, educación y salud. Se exploran temas como People Analytics, predicción de demandas y comportamientos, segmentación de mercados, fidelización de clientes, y recomendadores web. También se abordan las transformaciones digitales en finanzas, el uso de Big Data, y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). En educación, se discuten las aportaciones, principios éticos, riesgos y desafíos de la IA. En el ámbito médico, se destacan aplicaciones como registros electrónicos de salud, alertas en tiempo real, y análisis predictivo.

Objectives

  • Entender la evolución y tipos de inteligencia artificial.

  • Aplicar People Analytics en la gestión de recursos humanos.

  • Utilizar IA para predicciones de stocks y tendencias de mercado.

  • Implement sistemas de recomendación web.

  • Integrar Big Data en servicios financieros.

  • Evaluar los principios éticos de la IA en educación.

  • Aplicar IA para el diagnóstico y predicción médica.

Syllabus

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1. Introducción a la inteligencia artificial 2. Historia 3. La importancia de la IA 4. Tipos de inteligencia artificial 5. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIONES EN LA EMPRESA 1. People Analytics 2. Predicción: stocks, demandas, comportamientos 3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias 4. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado 5. Recomendadores web 6. Mejora de procesos UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN FINANZAS 1. Tecnología y transformación digital en las finanzas 2. Definición y relevancia de la IA en el sector financiero 3. Big Data y data science en servicios financieros 4. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) y automatización UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL AULA 1. Aportaciones de la inteligencia artificial en la enseñanza 2. Principios éticos de la utilización de la IA en la educación 3. Los riesgos y desafíos de la inteligencia artificial en el aula 4. Estado actual de la IA en la educación UNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO 1. Atención médica generalizada con Big Data 2. Predicciones de pacientes para una mejor dotación de personal 3. Registros electrónicos de salud (EHR) 4. Alertas en tiempo real 5. Mejora del compromiso del paciente 6. Prevenir el abuso de opioides en los EE. UU. 7. Uso de datos de salud para la planificación estratégica informada 8. Curar el cáncer con Big Data 9. Análisis predictivo en salud 10. Reducir el fraude y mejorar la seguridad 11. Telemedicina 12. Integrando Big Data con Imágenes Médicas 13. Una forma de evitar visitas innecesarias a la sala de emergencias
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