INESEM Formación Continua

Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

INESEM Formación Continua
Este curso no está actualmente activo en nuestra Web
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    1.695 €
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    1500 Horas
  • Titulación:
    Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). 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.”

Presentación

Hoy en día, es clave administrar con éxito y profesionalidad la dirección y planificación estratégica de las TIC en cualquier institución.
Gracias a este Master en Inteligencia artifical e Ingeniería del Conocimiento serás capaz de gestionar toda la información que ofrece el Big Data y aplicar diferentes tecnologías y herramientas de business inteliigence y Data Science para la gestión del conocimiento empresarial. Además, mediante diferentes técnicas de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning estarás preparado para abordar los principales retos de futuro.
En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

Objetivos

- Ser capaz de llevar a cabo una gestión del conocimiento y la información profesional y de calidad.
- Utilizar herramientas Big Data y Business Intelligence profesionales.
- Analizar fuentes de información mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R.
- Gestionar las principales tecnologías de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning.
- Poder procesar el lenguaje natural y crear chatbots con inteligencia artificial.
- Aplicar las principales técnicas de ciberseguridad en cualquier proceso empresarial.

Programa

MÓDULO 1. GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DETECTAR, ORGANIZAR Y CATEGORIZAR EL CONOCIMIENTO DE LA ORGANIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA PROPIEDAD INTELECTUAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LA PROPIEDAD INDUSTRIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL SECRETO EMPRESARIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. IMPLEMENTACIÓN DE LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 8. GESTIÓN DE LA SEGURIDAD DE LOS TRATAMIENTOS
MÓDULO 2. TECNOLOGÍAS PARA LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. HERRAMIENTAS 2.0 PARA LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL PAPEL DE LAS TIC’S EN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CRM
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MONITORIZACIÓN Y ESCUCHA ACTIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS DE ACCESO AL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA
MÓDULO 3. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS Y ANÁLISIS BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO
MÓDULO 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO
MÓDULO 6. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
MÓDULO 8. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHON
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
MÓDULO 9. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Salidas profesionales

Saber gestionar la información empresarial es clave para una correcta gestión del conocimiento. Mediante la realización de este Master en Inteligencia artificial e Ingeniería del Conocimiento optarás a puestos tan demandados hoy día como Consultor de Business Intelligence, Experto en soluciones Big Data, Responsable de ciberseguridad empresarial o IA Engineer.

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