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Universidad EAFIT
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Carrera 12 # 96-23, oficina 304 Bogotá Cundinamarca Colombia
(57)(4) 2619500 contacto@eafit.edu.co


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Curso

Intelige​ncia artificial para la resolución de problemas de negocio​



Fechas: Del 4 de octubre al 29 de noviembre de 2022
Horario: martes, miércoles y jueves de 6:00 a 10:00 p.m.
Duración: 100 horas

Tarifa: $3.840.000
Pronto pago: $3.648.000
Inscríbete ya​


{Descrip​ción}

Vive la experiencia de crear proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

{Objetivo}

Entender la importancia de la inteligencia artificial como parte de la transformación digital para las empresas e identificar las oportunidades de la aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas de negocio, a través de casos demostrativos y prácticos del uso de esta disciplina.

{Dirigi​do a}

  • Estudiantes de ingeniería de sistemas y afines.
  • Desarrolladores y profesionales del sector TI.

{Competencia especí​​fica}

Identifica el potencial existente en la implementación de inteligencia artificial en los procesos empresariales, mediante el uso de algoritmos enfocados en la automatización de actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje.

{​​​Metodol​og​​​​ía}

La forma en la que se diseñó el programa comprende varias fases, cada una con un componente teórico, práctico y realimentación. En cuanto a la dinámica de las sesiones, cada tema se aborda en dos momentos, uno con la conceptualización del tópico y el otro con el trabajo práctico tipo laboratorio. Los laboratorios obedecen a casos predefinidos, que sirven para ilustrar los conceptos tratados. Los casos utilizan generalmente datos reales que se aprovisionan de comunidades de inteligencia artificial y experiencias previas académicas, en sectores y áreas como servicio al cliente, sector financiero, servicios en general y en algunos casos de manufactura.

*Cada estudiante debe llevar su computador portátil a las sesiones de clase.

**Los estudiantes que se matriculen a este programa deben tener experiencia en: Manejo de datos, es decir, que conozcan hojas de cálculo. Conocimiento de algún lenguaje de programación. Experiencia con labores de preparación y extracción de datos.

{​Conteni​do}


Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)

  • Historia y conceptos de la IA.
  • Técnicas y áreas de la IA.
  • Modelos y herramientas de IA.
  • Casos de éxito al aplicar.
  • Práctica: talleres de introducción a IA.


Analítica de Datos en IA

  • El papel de los datos en la IA.
  • Analítica de negocio.
  • Analítica predictiva.
  • Analítica prescriptiva.
  • Práctica: laboratorios de visualización

Metodologías para proyectos de IA

  • Comparación de las metodologías.
  • Técnicas de preparación de datos.
  • Modelos aplicables a proyectos de IA.
  • Evaluación de modelos de IA . 
  • Práctica: laboratorios de analítica.

Aprendizaje Automático (ML)

  • Métodos y técnicas de ML.
  • Algoritmos de regresión.
  • Algoritmos de clasificación.
  • Algoritmos de clusterización.
  • Práctica: laboratorios de aprendizaje automático.
​ ​​

Redes Neuronales (RNA) y Aprendizaje Profundo

  • Contexto de las RNA.
  • Conceptos de las RNA.
  • Aprendizaje en las RNA.
  • Arquitecturas de las RNA.
  • Práctica: laboratorios de redes neuronales.

Otros Modelos en IA

  • Procesos de decisión de Markov.
  • Simulación y optimización.
  • Agentes inteligentes.
  • Lógica difusa y algoritmos genéticos.
  • Práctica: laboratorios de modelos IA.


{Profeso​res}​

Juan Bernardo Quintero

Doctor en Ingeniería Electrónica, Universidad de Antioquia (2015), Magíster en Ingeniería Informática, Universidad EAFIT e Ingeniero de Sistemas, Universidad de Antioquia. Fundador y socio de la firma ABC-Flex S.A.S. desde finales de los 90 hasta hoy en día, desempeñando el rol de Jefe de Informática y adelantando proyectos de Analítica de Datos con énfasis en costos ABC en diversas organizaciones como el Fondo Nacional de Ahorro, Tele-Medellín, Contraloría General de Antioquia, entre otros..

Camilo Gil Taborda

Ph.D. en Multimedia y Comunicaciones, Universidad Carlos III de Madrid. M.Sc. Multimedia y Comunicaciones, Universidad Carlos III de Madrid. Pregrado en Ingeniería Electrónica, Universidad Pontificia Bolivariana. Actualmente es el Director de Innovación de la empresa BigBangData. Experiencia en consultoría y docencia en temas relacionados con las Tecnologías de la Información y Comunicaciones y Gestión de la Información y el Conocimiento.​


David Manuel Villanueva Valdés

Ingeniero de Sistemas de la Universidad de Antioquia y estudiante de Maestría en Ingeniería de Software en la Universidad de Medellín. Tiene experiencia en consultoría en términos de usabilidad, accesibilidad y experiencia de usuario, así como, en ambientes de analítica. Docente de cátedra de temas relacionados con sistemas de información y negocios.


José Lisandro Aguilar Castro

El profesor José Aguilar recibió la licenciatura en 1987 (Universidad de Los Andes-Venezuela), el M. Sc. Licenciado en 1991 (Universite Paul Sabatier-France), y Ph.D en 1995 (Universite Rene Descartes-France). Fue becario de investigación postdoctoral en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Houston (1999-2000). Es profesor titular en la Universidad de Los Andes, Venezuela; miembro de la Academia de Ciencias de Mérida y del Comité Técnico IEEE CIS sobre Redes Neuronales. Además, actualmente es investigador de Prometeo en la Escuela Politécnica Nacional (EPN) y Yachay-EP, Quito, Ecuador.​


Curso: Intelige​ncia artificial para la resolución de problemas de negocio​