Curso Superior en Inteligencia Artificial
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Visión estratégica sobre la aplicación corporativa de algoritmos y automatización para mejorar la productividad operativa.
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Curso
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Lidera el futuro: la IA como motor de innovación empresarial
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Duración
2 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta estratégica para las organizaciones, permitiendo optimizar procesos, desarrollar nuevas soluciones y afrontar los desafíos de un entorno empresarial cada vez más digital. Esta formación proporciona conocimientos para comprender sus principales aplicaciones y aprovechar su potencial.
Desde Emagister te facilitamos el acceso a la inscripción para el Curso Superior en Inteligencia Artificial, que ofrece IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección, diseñado para adquirir una visión amplia de las tecnologías de inteligencia artificial y sus aplicaciones en diferentes sectores.
Durante el programa, los alumnos conocerán las principales herramientas y técnicas de inteligencia artificial, desarrollando conocimientos que podrán aplicar al diseño y desarrollo de soluciones adaptadas a las necesidades de la industria.
Los Cursos Superiores de IEAD están diseñados para potenciar las capacidades profesionales y proporcionar herramientas y conocimientos relacionados con las últimas tendencias en gestión, liderazgo y organización, ofreciendo una visión práctica de los entornos organizacionales.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Comprender los fundamentos y conceptos clave de la inteligencia artificial.
Conocer las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria.
Aprender a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial.
Adquirir habilidades para analizar y evaluar proyectos de inteligencia artificial.
Conocer las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial.
Está dirigido a directivos, profesionales y estudiantes universitarios interesados en adquirir conocimientos sobre inteligencia artificial y sus aplicaciones en el ámbito empresarial e industrial. Es especialmente adecuado para quienes quieran desarrollar competencias en machine learning, análisis de datos, deep learning y diseño e implementación de soluciones de inteligencia artificial.
* Ser estudiante de una carrera universitaria o de estudios superiores equivalentes.
* Ser profesional con proyección profesional en el puesto desempeñado.
* Si no se cumple ninguna de estas condiciones, el departamento de Admisiones de IEAD puede valorar el caso particular.
Al finalizar el programa formativo, el alumno recibe el Diploma del Curso Superior en Inteligencia Artificial expedido por IEAD, de forma gratuita. Además, todos los graduados obtienen una certificación adicional expedida por la Universidad Isabel I. IEAD también indica que tramita la Apostilla de La Haya para su reconocimiento internacional en los países acogidos al convenio.
Su principal diferencial es que ofrece una formación práctica y técnica en inteligencia artificial, recorriendo diferentes enfoques de aprendizaje automático. El programa incluye Python, análisis de datos, machine learning supervisado y no supervisado, reinforcement learning y deep learning.
La página oficial permite solicitar información directamente a IEAD mediante su formulario de contacto. La ficha no especifica un procedimiento concreto posterior a la solicitud, por lo que no agregaría pasos como entrevista, llamada o matrícula si no están expresamente indicados por el centro.
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Puedes pagar con tarjeta de crédito o mediante PayPal realizando un pago único o fraccionándolo en 3, 6 o 12 meses.
Puedes fraccionar tu pago mediante la financiera Aplázame y Sequra.
Opiniones
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Adriana L.
Logros de este Centro
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La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 4 años en Emagister.
Materias
- Liderazgo
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Visión artificial
Profesores
Equipo Docente
Cuerpo docente
Temario
TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
1.1. Introducción a Python
1.2. Numpy
1.3. Pandas
TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
2.1. ¿Qué es el machine learning?
2.2. Pipeline habitual en machine learning
TEMA 3. MACHINE LEARNING SUPERVISADO
3.1. Introducción a los métodos supervisados
3.2. Regresión lineal
3.3. Regresión logística
3.4. Árboles de decisión
3.5. Support-vector machines
3.6. Métodos ensemble
TEMA 4. MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO
4.1. Introducción a los métodos no supervisados
4.2. K-MEANS
4.3. K-NN
4.4. Reducción de dimensionalidad con PCA
4.5. Recommendation systems
TEMA 5. REINFORCEMENT LEARNING
5.1. Introducción al concepto de aprendizaje por refuerzo
TEMA 6. FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
6.1. Introducción a deep learning
6.2. Redes neuronales
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