Inteligencia artificial aplicada a la empresa IFCT163PO

Curso subvencionado para trabajadores

Online

Curso gratis
subvencionado por el Estado

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Subvencionado a trabajadores

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    250h

Curso online gratuito de inteligencia artificial aplicada a la empresa, subvencionado por el Servicio Público de Empleo Estatal, con el apoyo y financiación de la Unión Europea - Next Generation EU.

Instalaciones y fechas

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Online

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Fechas a elegirMatrícula cerrada

A tener en cuenta

Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa así como su uso. Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la empresa. Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa.

Tendrán prioridad de acceso aquellos que pertenezcan a los siguientes colectivos prioritarios:



Mujeres
Menores de 30 años
Mayores de 45 años
Personas con discapacidad
Personas demandantes de empleo de larga duración
Trabajadores/as de Pymes
Trabajadores/as con contrato a tiempo parcial o temporal
Trabajadores/as en ERTE o ERE
Trabajadores/as de empresas en procedimiento de regulación de empleo no afectados por ERTE o no incluidos en el ERE

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Opiniones

Logros de este Centro

2018
2017

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 10 años en Emagister.

Materias

  • Inteligencia artificial
  • Big Data
  • Algoritmos
  • Fidelizacion de clientes
  • Recomendadores web

Temario

1. INTRODUCCIÓN A LA IA


1.1 Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.


2. ALGORITMOS DE IA


2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange


3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.


3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5 Recomendadores web
3.6 Mejora de procesos

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