Universidad Siglo 21
Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al Mercado
La carrera Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al Mercado es una de los Diplomados de Inteligencia Artificial que dicta la Universidad Siglo 21.
Duración: 8 MESES.
Materias: 8.
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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Universidad Ana G. Méndez
Maestría en Educación con especialización en Diseño instruccional e integración de tecnología -
Universidad Ana G. Méndez
Licenciatura en Artes con especialización en Relaciones Públicas y Publicidad -
Interchef Escuela de Cocina
Técnico Superior en Gestión de Empresas Gastronómicas