La carrera Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al Mercado es una de los diplomados de inteligencia artificial que imparte la Universidad Siglo 21.
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.
Tabla de contenidos
Acerca de Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al Mercado
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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