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Diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

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Sobre este curso

Titulación universitaria

130 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

Grados

Titulación de Diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

Titulo de Diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)

Vídeo de universitarios opinando sobre la Universidad Hemisferios

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Objetivos

Explorar la historia de la IA para comprender su evolución y contextualizar su importancia en el presente.

Analizar la sinergia entre IA y Big Data, destacando la combinación de estas tecnologías

Desarrollar habilidades prácticas en la construcción de sistemas expertos.

Evaluar las implicaciones futuras de la IA en la industria, así como su impacto económico y social.

Entender el mundo del machine learning, clasificando algoritmos y comprendiendo diferencias con el Deep learning.

Trabajar con productos clave de Business Intelligence, entendiendo su papel esencial en las decisiones estratégicas.

Contenido

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Introducción a la inteligencia artificial
Historia
La importancia de la IA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

Relación entre inteligencia artificial y big data
IA y Big Data combinado
El papel del Big Data en IA
Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS EXPERTOS

Sistemas expertos
Estructura de un sistema experto
Inferencia: Tipos
Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Futuro de la inteligencia artificial
Impacto de la IA en la industria
El impacto económico y social global de la IA y su futuro

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

Aproximación al concepto de DataMart
Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
Data Warehou
Herramientas de Explotación
Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
Estructura y Construcción
Fases de implantación
Características
Data Warehouse en la nube

UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

Tipos de herramientas para BI
Productos comerciales para BI
Productos Open Source para BI
Beneficios de las herramientas de BI

UNIDAD DIDÁCTICA 11. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS

¿Qué es la visualización de datos?
Importancia y herramientas de la visualización de datos
Visualización de datos: Principios básicos

UNIDAD DIDÁCTICA 12. POWER BI

Introducción a Power BI
Instalación de Power BI
Modelado de datos
Visualización de datos
Dashboards
Uso compartido de datos

Metodología

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Para qué te prepara

Este Diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento proporciona al alumnado las habilidades y conocimientos necesarios para destacar en un mundo empresarial impulsado por la tecnología. Al completar el diplomado, el alumnado estará preparado para enfrentar desafíos críticos y aprovechar las oportunidades emergentes en la aplicación práctica de la IA en la mayoría de las disciplinas.

A quién va dirigido

Este Diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en adquirir habilidades avanzadas en Inteligencia Artificial, Business Intelligence y Data Management. También es apto para aquellos y aquellas que buscan profundizar en el uso de herramientas como Power BI para análisis de datos.

Oportunidades profesionales

Con este Diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería del conocimiento el alumnado estará preparado para roles clave en la industria, como el desarrollo de sistemas expertos, análisis de Big Data, business intelligence y machine learning. Las salidas laborales se extienden a una amplia gama de sectores.