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Curso Gratuito Executive Master en Techonology Management

Duración: 1500
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Valoración: 4.9 /5 basada en 32 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Executive Master en Techonology Management:

Con el Master en Technology y Management descubrirás las herramientas tecnológicas más punteras para el desarrollo eficiente de todas las fases de negocio y completarás tu perfil profesional con conocimientos sobre big data, Marketign digital, analítica y gestión de procesos telemáticamente. Además, podrás conocer todas las áreas que conforman a la empresa digital y especializarte en la que más te motiva. ¿A qué esperas para conocer nuestra escuela online?

A quién va dirigido:

El Master Technology Management contiene una formación actual y exhaustiva sobre el desarrollo de negocio en el mundo digital. Es perfecto tanto para empleados que desean crecer en su compañía como para emprendedores que quieran obtener una visión global del mundo empresarial de hoy y destacar con su proyecto.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Executive Master en Techonology Management:

- Programar la implementación por fases de las nuevas tecnologías en los diferentes equipos de trabajo. - Realizar auditorías para detectar las necesidades de innovación tecnológica de las empresas. - Participar en las en las actividades del proceso PSI. - Dominar softwares de CRM, SCM y combinados. - Conocer nuevas metodologías para el modelo funcional de procesos IDEFO - Entender las claves conceptuales y tecnológicas del comercio electrónico. - Desarrollar estrategias de Marketing digital. - Extraer datos de sistemas ERP -CRM

Salidas Laborales:

Realizando el Master en Technology y Management podrás liderar procesos de digitalización empresarial, trabajar como asesor digital independiente o como formador en nuevas tecnologías. También podrás ser el encargado de llevar a internet el branding de las empresas o especializarte en Marketing digital. El objetivo es que encuentres la salida profesional que más te motive a crecer en el sector de la empresa y la tecnología.

 

Resumen:

Seguro que has oído hablar de la transformación digital y de sus ventajas para el crecimiento exponencial de todo tipo de empresas. Pues bien, este proceso, necesita de un profesional experto en liderazgo y nuevas tecnologías que lo implemente. Realizando el Master Technology Management tú podrás ser ese profesional de confianza que lleve a un negocio a su versión digital. Con esta formación serás capaz de detectar las carencias y necesidades tecnológicas de una organización para identificar las mejores soluciones como, por ejemplo, la instalación de CRM, de gestores de cadenas de suministro o de ambos modelos integrados. ¡Confía en la formación empresarial y forma parte de la revolución digital!

Titulación:

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:


MÓDULO 1. GESTIÓN DEL CAMBIO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LOS MOTORES DE CAMBIO EN LAS EMPRESAS
  1. Nuevos paradigmas económicos
  2. Principales cambios tecnológicos
  3. Sociedad digital y del conocimiento
  4. Lean & Agile Management
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DEL CAMBIO
  1. Conceptualización
  2. Modelo de Gestión del cambio organizacional
  3. Dificultades al implantar un nuevo modelo de gestión
  4. La resistencia al cambio
  5. Factores de éxito en la gestión del cambio
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPETENCIAS DEL AGENTE DE CAMBIO
  1. El directivo que piensa en digital
  2. Cambio y adaptación personal
  3. Liderazgo situacional
  4. Coordinador de estructuras y procesos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TRANSFORMACIÓN DEL NEGOCIO
  1. Del modelo offline al entorno online
  2. Descentralización
  3. Disponibilidad de recursos
  4. Trabajo colaborativo
  5. Cuadro de mando integral
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOS SISTEMAS DE LA EMPRESA DIGITAL
  1. SCM (Supply Chain Management)
  2. Customer Relation Management
  3. Sistemas de planificación empresariales (ERP)
  4. Sistemas de gestión del conocimiento
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS REALES DE MIGRACIÓN DIGITAL
  1. De lo tradicional a lo actual
  2. Los impulsores del cambio
  3. La empresa actual Aparición de la empresa digital
  4. Nivel Internacional
  5. Caso de Internacionalización de Mango

MÓDULO 2. INNOVACIÓN PARA LAS EMPRESAS DIGITALES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRINCIPIOS DE GESTIÓN DE LA INNOVACIÓN
  1. Definición de la gestión de la innovación
  2. Concepto y tipos de innovación
  3. Fundamentos de la innovación tecnológica
  4. El proceso de I+D+i y modelos de gestión
  5. Agentes, actividades y técnicas de gestión de la innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VIGILANCIA TECNOLÓGICA
  1. Tipos de vigilancia tecnológica
  2. Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  3. Búsqueda de información
  4. Implantación de la vigilancia tecnológica
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTUDIO DE LA TENDENCIA TECNOLÓGICA
  1. Introducción
  2. Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  3. Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  4. Requisitos de implantación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EL BENCHMARKING
  1. Importancia del benchmarking
  2. Delimitación y benéficos del benchmarking
  3. Clasificación de las técnicas benchmarking
  4. Requisitos y etapas del benchmarking
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA CADENA DE VALOR
  1. Origen del término Cadena de Valor
  2. Análisis de la Cadena de Valor
  3. Actividades de valor y margen
  4. Clasificación de Cadenas de Valor
  5. Fases de la creación de la Cadena de Valor

MÓDULO 3. LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN APLICADA A LA EMPRESA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. APORTACIÓN DE LAS TIC AL NEGOCIO: NUEVAS OPORTUNIDADES
  1. Internet en la empresa: Panorama General y novedades
  2. La productividad en la Nueva Economía
  3. Nuevas formas de organización del trabajo
  4. El teletrabajo
  5. España en la Nueva Economía
  6. TIC, nuevas prácticas de trabajo y productividad
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ORGANIZACIÓN EMPRESARIAL: ESTRATEGIAS EN LA TIC
  1. La relación entre la organización de TI y el negocio
  2. Las buenas prácticas en la Gestión del Servicio: ITIL
  3. Gestión del Nivel de Servicio
  4. Gestión de la Capacidad
  5. Gestión de la Continuidad del Servicio TI
  6. Gestión de la disponibilidad
  7. Gestión financiera de los servicios de TI
  8. Centro de servicio al usuario
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NECESIDADES EN TIC DE LAS DISTINTAS ORGANIZACIONES EMPRESARIALES
  1. Las TIC en las grandes empresas
  2. Impacto de la tecnología en los resultados del negocio
  3. Las TIC en las PYMEs
  4. Las TIC en la Administración Pública
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO Y EXTERNALIZACIÓN DE SISTEMAS
  1. Tipificación
  2. Tipos de servicios que recoge
  3. Factores principales de desarrollo
  4. Principales obstáculos
  5. Empresas proveedoras de servicios de outsourcing
  6. Pasos a realizar en un proceso de externalización
  7. El Insourcing
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLANES DE NEGOCIO EN TIC: LA PLANIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
  1. Introducción
  2. El plan de Sistemas de Información (PSI)
  3. Inicio del PSI
  4. Definición y organización del PSI
  5. Estudio de la información relevante
  6. Identificación de requisitos
  7. Estudio de los Sistemas de Información actuales
  8. Diseño del modelo de Sistemas de Información
  9. Definición de la arquitectura tecnológica
  10. Definición del plan de acción
  11. Revisión y aprobación del PSI
  12. PARTICIPACIÓN EN LAS ACTIVIDADES DEL PROCESO PSI
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA SEGURIDAD EN LAS TRANSACCIONES COMERCIALES EN INTERNET
  1. Presentación
  2. Firma Electrónica y Certificación Digital
  3. La Facturación Electrónica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MARKETING EN LA NUEVA ECONOMÍA
  1. CRM: La gestión de las relaciones con el cliente
  2. SCM: La gestión de la cadena de suministro
  3. El CRM y el SCM dentro de los sistemas integrados de gestión
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROCESOS DE NEGOCIO
  1. ¿Qué son los procesos?
  2. Papel e importancia de los procesos en la empresa
  3. Diferencia entre la gestión tradicional y la gestión de procesos
  4. Propietario de un proceso
  5. De la gestión de los procesos a la gestión por procesos
  6. Los procesos como base de la gestión de las organizaciones
  7. Metodología para modelos funcional de procesos: IDEFO
  8. Herramientas de las TIC para la gestión por procesos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL COMERCIO ELECTRÓNICO
  1. Introducción al comercio electrónico
  2. Hacia el comercio electrónico
  3. El plan de Marketing en el comercio electrónico
  4. Aspectos tecnológicos del comercio electrónico
  5. Aspectos normativos del comercio electrónico
  6. Aplicaciones del comercio electrónico
UNIDAD DIDÁCTICA 10. EL TELEMARKETING
  1. Internet en el mundo de los negocios
  2. La segmentación del mercado en Internet
  3. Cómo captar clientes a través de la red
  4. La comunicación en Internet
  5. Internet como canal de distribución
  6. Cartera de productos

MÓDULO 4. GESTIÓN DE LAS TIC EN LA EMPRESA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ADMINISTRACIÓN DEL SISTEMA OPERATIVO EN SISTEMAS ERP-CRM
  1. Parámetros de configuración del sistema operativo en sistemas ERP-CRM: definición, tipología y uso
  2. Herramientas software para monitorizar procesos, eventos y rendimiento del sistema, y para la gestión del almacenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SUCESOS Y ALARMAS DEL SISTEMA OPERATIVO
  1. Envío de alarmas de aviso ante un problema en el sistema operativo
  2. Trazas y ficheros de confirmación de los procesos realizados (logs)
  3. Características y tipos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE INCIDENCIAS DEL SISTEMA OPERATIVO
  1. Trazas del sistema (logs)
  2. Incidencias: identificación y resolución
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ADMINISTRACIÓN DEL GESTOR DE DATOS EN SISTEMAS ERP-CRM
  1. Parámetros de configuración del gestor de datos en sistemas ERP y CRM: definición, tipología y usos
  2. Herramientas software para la gestión del almacenamiento y para monitorizar procesos, eventos y rendimiento de la base de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SUCESOS Y ALARMAS DEL GESTOR DE DATOS EN SISTEMAS ERP-CRM
  1. Envío de alarmas de aviso en el gestor de datos
  2. Trazas y ficheros de confirmación de los procesos realizados (logs)
  3. Características y tipos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GESTIÓN DE MANTENIMIENTO EN SISTEMAS DE ERP-CRM
  1. Procesos de los sistemas ERP y CRM
  2. Parámetros de los sistemas que influyen en el rendimiento
  3. Herramientas de monitorización y de evaluación del rendimiento
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRANSPORTE DE COMPONENTES ENTRE ENTORNOS DE DESARROLLO, PRUEBA Y EXPLOTACIÓN EN SISTEMAS DE ERP-CRM
  1. Control de versiones y gestión de los distintos entornos
  2. Arquitecturas de los distintos entornos según el sistema operativo
  3. El sistema de intercambio de información entre distintos entornos: características y elementos que intervienen
  4. Errores en la ejecución del transporte: tipos y solución
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROCESOS DE EXTRACCIÓN DE DATOS EN SISTEMAS DE ERP-CRM
  1. Características y funcionalidades
  2. Procedimientos de ejecución
  3. Resolución de incidencias; trazas de ejecución
UNIDAD DIDÁCTICA 9. GESTIÓN DE USUARIO
  1. Creación de usuarios
  2. Permisos por menú y por empresa
UNIDAD DIDÁCTICA 10. COPIAS DE SEGURIDAD
  1. Copias de seguridad on-line/off-line
  2. Réplicas en espejo
  3. Restauración del sistema y copias

MÓDULO 5. AGILE PROJECT MANAGEMENT

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS METODOLOGÍAS ÁGILES
  1. Ingeniería de software, sus principios y objetivos
  2. Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles
  3. Prácticas ágiles
  4. Métodos ágiles
  5. Evolución de las metodologías ágiles
  6. Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. AGILE PROJECT THINKING
  1. Principios de las metodologías ágiles
  2. Agile Manifesto
  3. User History
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA PLANIFICACIÓN ÁGIL: AGILE LEADERSHIP Y CREATIVIDAD
  1. La iteracción como alternativa a la planificación lineal
  2. La comunicación y la motivación
  3. Características del liderazgo participativo
  4. Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea
  5. Prueba y error, learning by doing
UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA EXTREME PROGRAMMING (XP)
  1. Definición y características de Extreme Programming
  2. Fases y reglas de XP
  3. La implementación y el diseño
  4. Los valores de XP
  5. Equipo y cliente de XP
UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOLOGÍA SCRUM
  1. La teoría Scrum: framework
  2. El equipo
  3. Sprint Planning
  4. Cómo poner en marcha un Scrum
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DEL MÉTODO KANBAN
  1. Introducción al método Kanban
  2. Consejos para poner en marcha kanban
  3. Equipo
  4. Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio
  5. Scrumban
UNIDAD DIDÁCTICA 7. LEAN THINKING
  1. Introducción al Lean Thinking
  2. Lean Startup
UNIDAD DIDÁCTICA 8. OTRAS METODOLOGÍAS ÁGILES Y TÉCNICAS ÁGILES
  1. Agile Inception Deck
  2. Design Thinking
  3. DevOps
  4. Dynamic Systems Development Method (DSDM)
  5. Crystal Methodologies
  6. Adaptative Software Development (ASD)
  7. Feature Driven Development (FDD)
  8. Agile Unified Process

MÓDULO 6. INTRO BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futura

MÓDULO 7. DATA SCIENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultado

MÓDULO 8. HERRAMIENTAS PARA EXPLITACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho

MÓDULO 9. BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE CON POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
  1. Herramienta Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

MÓDULO 10. CIBERSEGURIDAD APLICADA A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

MÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MÁSTER

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7 diciembre, 2022 Deja tu cometario

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