Curso de Inteligencia Artificial

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Conceptos fundamentales de la inteligencia artificial.

2. Introducción a las principales aplicaciones y herramientas de inteligencia artificial.

3. Recursos audiovisuales para la comprensión de la inteligencia artificial.

4. Lecturas complementarias sobre los fundamentos y el desarrollo de la IA.

5. Evaluación de los conocimientos adquiridos.

MÓDULO 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

2.1. Inteligencia artificial y Big Data

1. Conceptos básicos de inteligencia artificial y Big Data.

2. Relación entre la inteligencia artificial, el análisis de datos y la toma de decisiones.

3. Aplicaciones de la inteligencia artificial en el tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

4. Recursos audiovisuales y lecturas complementarias.

5. Evaluación de los conocimientos adquiridos.

2.2. Análisis y visualización de datos con Power BI

1. Introducción a Power BI y preparación del entorno de trabajo.

2. Instalación de la herramienta.

3. Conocimiento de la interfaz y sus principales funcionalidades.

4. Conexión a fuentes de datos.

5. Uso del Editor de Power Query.

6. Herramientas de consulta, transformación y preparación de datos.

7. Modelado de datos mediante tablas.

8. Introducción al lenguaje DAX y su aplicación en el modelado de datos.

9. Creación de visualizaciones e informes.

10. Aplicación de filtros para analizar la información.

11. Diseño y presentación de informes.

12. Formato y personalización de informes.

13. Publicación de informes en la web.

14. Organización y gestión de carpetas.

15. Transformación y limpieza de datos.

16. Creación y gestión de relaciones y combinaciones entre tablas.

17. Realización de ejercicios prácticos y evaluación de conocimientos.

MÓDULO 3. APLICACIONES DE CHATBOTS

3.1. Uso de ChatGPT y sus aplicaciones prácticas

1. Introducción a ChatGPT: concepto, características y funcionalidades.

2. Acceso a la plataforma y configuración inicial.

3. Manejo de la herramienta y principales opciones de uso.

4. Aplicaciones prácticas de ChatGPT en tareas cotidianas y profesionales.

5. Elaboración de síntesis, resúmenes y tratamiento de información.

6. Uso de extensiones y herramientas complementarias.

7. Aplicación de ChatGPT a contenidos audiovisuales y vídeos de YouTube.

8. Utilización de ChatGPT con Excel.

9. Introducción al uso de API para la integración con Excel.

10. Creación y preparación de contenidos audiovisuales.

11. Generación de artículos y contenidos escritos.

12. Diseño y optimización de instrucciones o prompts.

13. Técnicas para mejorar las respuestas mediante prompts.

14. Aplicación de ChatGPT a la comunicación por WhatsApp.

15. Uso de ChatGPT como apoyo a la elaboración de presentaciones en PowerPoint.

16. Utilización de extensiones para ampliar las funcionalidades de ChatGPT.

17. Desarrollo de ejercicios prácticos con extensiones.

18. Uso de plantillas para la elaboración de prompts.

19. Impacto de la inteligencia artificial en los negocios.

20. Aplicaciones de ChatGPT en el entorno laboral.

21. Realización de tareas prácticas y evaluación de conocimientos.

3.2. Introducción a Gemini

1. Introducción a Gemini y sus principales funcionalidades.

2. Uso de la herramienta para la generación y el tratamiento de información.

3. Aplicaciones prácticas de Gemini.

4. Elaboración y optimización de prompts.

5. Realización de tareas prácticas.

MÓDULO 4. ALGORITMOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Introducción al aprendizaje automático o Machine Learning.

2. Modelos de aprendizaje supervisado.

3. Construcción y desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

4. Métricas para evaluar el rendimiento de los modelos.

5. Principales algoritmos utilizados en inteligencia artificial.

6. Modelos de aprendizaje no supervisado.

7. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado.

8. Introducción al aprendizaje profundo o Deep Learning.

9. Recursos audiovisuales y lecturas complementarias.

10. Evaluación de los conocimientos adquiridos.

MÓDULO 5. MACHINE LEARNING Y ANÁLISIS PREDICTIVO

1. Introducción al análisis predictivo.

2. Conceptos fundamentales y aplicaciones del análisis predictivo.

3. Instalación y configuración de herramientas de análisis.

4. Visualización de datos y resultados.

5. Integración de herramientas y componentes de análisis.

6. Componentes y técnicas de visualización.

7. Análisis predictivo de variables categóricas.

8. Análisis predictivo de variables numéricas.

9. Aplicación de técnicas de agrupación o clustering.

10. Instalación y utilización de la herramienta Weka.

11. Técnicas de clasificación de datos.

12. Principales algoritmos de análisis y predicción.

13. Desarrollo de ejercicios prácticos.

14. Aplicación del análisis predictivo al posicionamiento SEO.

15. Evaluación de los conocimientos adquiridos.

MÓDULO 6. ESTRATEGIAS Y RECURSOS PARA LAS EMPRESAS

1. People Analytics: análisis de datos relacionados con las personas en las organizaciones.

2. Predicción de stocks, demanda y comportamientos: aplicación de técnicas de análisis para anticipar necesidades y tendencias.

3. Segmentación y análisis de la oferta: utilización de datos para identificar segmentos y estudiar las características del mercado.

4. Fidelización de clientes: aplicación de estrategias basadas en el análisis de datos y el conocimiento del cliente.

5. Estrategias nacionales para el desarrollo de la inteligencia artificial: aproximación a las iniciativas y líneas estratégicas para impulsar la IA.

6. Recomendaciones web: utilización de sistemas de recomendación para mejorar la experiencia de los usuarios.

7. Recursos audiovisuales, lecturas complementarias y evaluación de conocimientos.

MÓDULO 7. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS EMPRESAS

1. Sistemas de recomendación y personalización de contenidos.

2. Chatbots y asistentes conversacionales.

3. Reconocimiento y procesamiento de voz.

4. Reconocimiento y análisis de imágenes.

5. Aplicación de la inteligencia artificial a la fijación de precios de productos.

6. Segmentación de audiencias mediante el análisis de datos.

7. Aplicación de la IA a las campañas de marketing digital.

8. Personalización de productos y servicios.

9. Curación, selección y organización de contenidos.

10. Sistemas de búsqueda personalizada.

11. Introducción a Sora y sus aplicaciones en la generación de contenidos audiovisuales.

12. Aproximación a Sora 2 y sus funcionalidades.

13. Aplicaciones de la inteligencia artificial en la empresa.

14. Herramientas de inteligencia artificial para el entorno empresarial.

15. Casos y aplicaciones prácticas de la IA en las organizaciones.

16. Sistemas CRM con funcionalidades de inteligencia artificial.

17. Copywriting y generación de contenidos comerciales mediante IA.

18. Evaluación de los conocimientos adquiridos.