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5% dto.
Caracteristicas
- Páginas: 240
- Formato: 24x17 cm
- Fecha Edición: 2022
- Edición: 01042022
- Idioma: Castellano.
- Encuadernación: Tapa blanda o Bolsillo.
- Peso: 0,846 kg.
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Inteligencia artificial aplicada a la empresa. IFCT163PO
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9788411035798
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Objetivos - Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa, así como su uso. - Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en la empresa. - Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa. - Navegar por la historia de la inteligencia artificial para saber la esencia sobre la que se sustenta el complejo mundo de esta tecnología, reconociendo así la razón de su existencia y desarrollo de su potencial. - Distinguir los tipos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos basados en inteligencia artificial, conociendo los numerosos algoritmos y conjuntos de algoritmos que se pueden utilizar. - Descubrir distintos modelos predictivos, aprendiendo el funcionamiento de una plataforma de aprendizaje automático. - Revelar las oportunidades que ofrecen la inteligencia artificial y el Big Data para el mundo de las empresas, descubriendo herramientas que tienen integrado este tipo de tecnología y métodos de trabajo que sirven para fomentar una cultura Data Driven dentro de los negocios para ser más competitivos. - Aportar una visión estratégica que permita identificar oportunidades de negocio basados en inteligencia artificial, conociendo ejemplos, herramientas y recursos humanos. Contenidos Introducción a la inteligencia artificial Introducción. Definición. Historia. Principio y campos de aplicaciones. Ramas de la inteligencia artificial. Algoritmos. Machine / Deep Learning. Big Data: el cambio en la IA. Resumen. Algoritmos de la IA Introducción. Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo. Machine Learning: modelos supervisados. Construcción de un modelo de Machine Learning. Métricas de rendimiento de un modelo de Machine Learning. Algoritmos de inteligencia artificial. Machine Learning: modelos no supervisados. Aprendizaje por refuerzo. Modelos profundos (Deep Learning). Resumen. Ejemplos de modelos Introducción. Procesamiento de datos con Orange y Weka. Orange. Weka. Resumen. Aplicaciones en la empresa Introducción. Recursos humanos y técnicas de datos. People Analytics. Predicción: stocks, demandas, comportamientos. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado. Estrategias nacionales para el desarrollo de la inteligencia artificial. Recomendaciones web. Mejora de procesos. Resumen. Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa Introducción. Oportunidades que ofrece la inteligencia artificial. Impacto de la inteligencia artificial en las empresas. Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa. Resumen.
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