Universidad Siglo 21 - Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al mercado


Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al mercado

La carrera Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al mercado es una de las Diplomaturas de Informática e Información que dicta la Universidad Siglo 21

Duración 8 MESES

La carrera está compuesta por 8 materias.

El título de Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al mercado es el título que otorga la Universidad Siglo 21 para la carrera de Diplomatura en Informática

DESCRIPCIÓN DE LA DIPLOMATURA:

Esta Diplomatura te permitirá reconocer oportunidades de aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial, al integrarlas con habilidades de Big Data y Marketing Digital. El foco está puesto en negocios de mercado como Contact Center, Bancos, e-commerce, y empresas de telecomunicaciones, entre otras. Podrás alcanzar resultados medibles a través de tecnología específica aplicada a los mercados.

PERFIL PROFESIONAL:

El egresado de este programa será un profesional capaz de hacer uso de tecnologías de Inteligencia Artificial para obtener resultados medibles y trasladables a los entornos de los mercados comerciales, con el objetivo de optimizar el funcionamiento de las organizaciones a través de la toma de decisiones estratégicas.

CAMPO LABORAL:

  • Empresas privadas.
  • Instituciones y Organismos Públicos.
  • Bancos y Empresas Financieras.
  • Centros de Contacto e E-commerce.

PLAN DE ESTUDIOS:

  • MATERIA 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MARKETING
    • Módulo 1: El Marketing Digital e impactos en el mercado.
    • Módulo 2: Herramientas generales de aproximación al destinatario.
    • Módulo 3: Protopersona.
    • Módulo 4: Abordaje inicial en contextos digitales.
  • MATERIA 2: INTRODUCCIÓN A INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    • Módulo 1: Fundamentos de Machine Learning.
    • Módulo 2: Deep Learning.
    • Módulo 3: Estrategia de Aplicación.
    • Módulo 4: Impacto en la Sociedad del consumo.
  • MATERIA 3: BASES DE BIG DATA PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    • Módulo 1: Métodos de clasificación en Big Data.
    • Módulo 2: Detección y entrenamiento de patrones en datos.
    • Módulo 3: Dashboards de resultados y conexión de puntos.
    • Módulo 4: Arquitectura de Business Intelligence.
  • MATERIA 4: PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL POR MEDIO DE CLASIFICADORES Y REDES NEURONALES
    • Módulo 1: Para que se utilizan los clasificadores?
    • Módulo 2: Que es una Red Neuronal y cómo funciona?
    • Módulo 3: Diferencia entre clasificador y Red Neuronal.
    • Módulo 4: Ejemplos prácticos y aplicación.
  • MATERIA 5: ALGORITMOS EVOLUTIVOS
    • Módulo 1: Introducción.
    • Módulo 2: Métodos de selección.
    • Módulo 3: Métodos de cambio.
    • Módulo 4: Ventajas y aplicaciones.
  • MATERIA 6: MÉTODOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
    • Módulo 1: Estrategias de Aprendizaje Supervisado.
    • Módulo 2: Cuando aplicar Aprendizaje No Supervisado.
    • Módulo 3: Análisis en observación de caso.
    • Módulo 4: Conclusiones.
  • MATERIA 7: MEJORAS COGNITIVA Y ENTENDIMIENTO DE CONTEXTO
    • Módulo 1: Diferencia entre Bot y evolución cognitiva.
    • Módulo 2: Variables de contexto que mejoran el entendimiento.
    • Módulo 3: Algoritmos de habilidades blandas comunicacionales.
    • Módulo 4: Observación y análisis de aplicaciones.
  • MATERIA 8: CASOS DE ESTUDIOS DE PNL Y LIMITACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    • Módulo 1: Estudio de Caso 1.
    • Módulo 2: Estudio de Caso 2.
    • Módulo 3: Estrategias de Utilización en Marketing.
    • Módulo 4: Limitaciones de Inteligencia Artificial





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