Diplomado
Inteligencia Artificial
Actualmente y en el futuro inmediato la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés), es una herramienta tecnológica emergente clave y es una buena práctica de innovación y transformación digital para las organizaciones y empresas ante la necesidad del manejo digital de la información, en grandes cantidades y su uso acelerado en diferentes sectores productivos, industriales, financieros y en redes sociales. El programa ofrece conocimientos, fundamentos, aplicaciones y tendencias de la IA en los diferentes sectores productivos con conocimiento de la arquitectura tecnológica y sistemas cognitivos de la IA, conocimientos sobre los algoritmos principales, machine learning en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje de reforzamiento y aprendizaje profundo; conocimiento y aplicación de Phyton en la IA y modelos. Se busca entender la naturaleza de la red neuronal artificial (RNA), los fundamentos y la aplicación de un chatbot y el conocimiento y fundamentos de automatización de procesos robóticos (RPA) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Coordinador(a)
Mtro. Fernando Tapia Díaz

fernandotapiadaz@yahoo.com.mx
 
Perfil de ingreso
Profesionistas y personal interesado en adquirir conocimientos en inteligencia artificial para ampliar sus conocimientos en una de las principales tecnologías emergentes actuales y futuras.

Personas en posiciones de dirección o gerencia, personal táctico y operativo de empresas y organismos privados y públicos. Profesionales de las ciencias de datos, programación, análisis y arquitectura de soluciones de negocio, así como personal a cargo de la mercadotecnia y consultoría de las TI. Personas de academia que requieran conocer y manejar la IA como un habilitador tecnológico emergente para la mejora de procesos y servicios.
 
 
Requisitos de ingreso
Conocimiento básico de sistemas de información, bases de datos y manejo de equipo de cómputo
 
 
Objetivos
  • Obtener una conceptualización y visión integral del impacto y uso de la Inteligencia Artificial en las organizaciones y empresas; así como conocer las características particulares y especificas de los tipos de inteligencia artificial y machine learning.
 
 
Contenido Temático
Módulo 1
Fundamentos, características, tendencia y paradigmas de la Inteligencia Artificial (AI)
  1. Fundamentos, características y tipología de la IA
  2. Circunstancias: entorno actual, retos y oportunidades
  3. Conceptualización y visión de AI: tendencia y paradigmas de la AI
Módulo 2
Machine Learning y algoritmos principales de inteligencia artificial
  1. Fundamentos y características de Machine Learning
  2. Circunstancias: entorno actual, retos y oportunidades de Machine Learning
  3. Algoritmos principales de Machine Learnig
Módulo 3
Machine Learning en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y su aplicación en Modelos Analíticos usando Phyton
  1. Tipos y características de aprendizaje supervisado y no supervisado
  2. Introducción al lenguaje Python y revisión de comandos básicos
  3. Aplicación de Phyton en modelos analíticos supervisados y no supervisados
  4. Casos prácticos de aplicación de modelos
Módulo 4
Aplicación de inteligencia artificial en un Chatbot
  1. Fundamentos, conceptos, características y cualidades de un Chatbot
  2. Funcionamiento, componentes y tipos de conversación
  3. Desarrollo, usabilidad y recurrencia del Chatbot
  4. Entrenamiento del Chatbot
  5. Retos y oportunidades
Módulo 5
Fundamentos, características, aplicación y tendencia de Automatización de Procesos Robóticos (RPA) , Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Red Neuronal Artificial (RNA)
  1. Fundamentos y características de RPA, NLP y RNA
  2. Circunstancias: entorno actual, retos y oportunidades de RPA, NLP y RNA
  3. Aplicación y paradigmas de RPA, NLP y RNA

 
Informes

informesdec@ibero.mx
www.diplomados.ibero.mx
 
 
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