Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada al Mercado - Siglo 21 - Universidad Siglo 21
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
