Inteligencia artificial aplicada a la gestión de procesos

Objetivo general: Potenciar la introducción y el conocimiento sobre inteligencia artificial y los procesos de producción a los que puede asociarse para mejorar y optimizar el rendimiento.

Objetivos específicos:

RP1. Identificar las principales características de la IA y su evolución actual.
RP2. Conocer la funcionalidad de la inteligencia artificial y aprender a utilizarla en función de sus diferentes usos para optimizar los resultados en la gestión de procesos.
RP3. Conocer la diferencia y evolución de del big data y el IA.
RP4. Identificar las diferentes ramas de los algoritmos del IA.
RP5. Conocer que es y la funcionalidad del machine learning.
RP6. Aprender a utilizar en los diferentes procesos los modelos profundos de Deep learning.
RP7. Identificar las principales diferentes de los modelos supervisados y los no supervisados (machine learning).
RP8. Aprender los diferentes usos de la IA en la empresa y su correcta aplicación para mejorar la efectividad de los procesos.
RP9. Utilizar la segmentación a través de la IA para aplicarlo al mundo de la empresa y mejorar los procesos.
RP10. Aprender a aplicar la IA en la empresa para la mejora de procesos.

Contenidos teóricos:

Módulo 1. Introducción a la IA
1.1 Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.

Módulo 2. Algoritmos de IA
2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange

Módulo 3. Aplicaciones en la empresa
3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5 Recomendadores web
3.6 Mejora de procesos

Contenidos prácticos:

Módulo 1. Introducción a la IA
– Actividad. Identificar las principales ramas de la IA.
– Ejercicio. Conocer y saber utilizar y/o aplicar los diferentes algoritmos de la IA dentro de un supuesto práctico.
Módulo 2. Algoritmos de IA
– Caso práctico. Identificar tipos de elementos de entrada al sistema de Inteligencia Artificial en función del escenario.
– Actividad. Identificar elementos de entrada al sistema de Inteligencia Artificial, describiendo sus características.
– Caso práctico. Aprender a crear diferentes algoritmos dentro de la Inteligencia Artificial, identificar los principales modelos de machine learning y su aplicación en la gestión eficaz de procesos.
Módulo 3. Aplicaciones en la empresa
– Ejercicio. Aplicar protocolos de actuación ante estas situaciones, revisándolos de modo que garanticen la calidad y disponibilidad del servicio
– Caso práctico. Aplicación práctica de la IA para la gestión de diferentes tipos de procesos dentro de las empresas.
– A través de casos prácticos, realizar diferentes segmentaciones que permitan analizar y valorar ofertas.
– Ejercicio. Utilizar la IA para hacer diferentes gestiones dentro de la empresa, que permitan optimizar y gestionar más eficazmente los procesos, tales como: stocks, demandas, comportamientos
Duración: 60 horas

Contenido de los Módulos:

Distribución de los contenidos teórico- práctico de los módulos:

Módulo formativo 1. Introducción a la IA
Duración total: 20 horas
Duración contenidos teórico: 13 horas
Duración contenidos prácticos: 7 horas

Módulo formativo 2. Algoritmos de IA
Duración total: 20 horas
Duración contenidos teórico: 13 horas
Duración contenidos prácticos: 7 horas

Módulo formativo 3. Aplicaciones en la empresa
Duración total: 20 horas
Duración contenidos teórico: 13 horas
Duración contenidos prácticos: 7 horas

Unidad de competencia asociada:
UC2495_3. Desplegar sistemas de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje automático