Inteligencia Artificial

Formación en

Inteligencia Artificial

Objetivos

Formar profesionales en Inteligencia Artificial capaces de diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en IA, desarrollando competencias técnicas y organizacionales para aplicar modelos y algoritmos avanzados que generen valor en las organizaciones, promoviendo la innovación, la toma de decisiones basada en datos y el uso ético de estas tecnologías.

Perfil del instructor

Bachiller en Ingeniería en Sistemas con una certificación en Project Management Professional Con más de 10 años de experiencia en la gestión de proyectos y programas de TI con un amplio historial de trabajo en la tecnología de la información y responsabilidad social corporativa. Sólida experiencia liderando equipos de proyectos virtuales diversos en todo el mundo con resultados exitosos.
Con habilidades en:

Implementación de CRM & ERP (ORACLE + NETSUITE).
Manejo de bases de datos relacionales (SQL Server, MYSQL, ORACLE).
Creación de sitios web (WordPress, Joomla, Html, etc).
Creación de aplicaciones web (Scriptcase, .Net, Java).
Seguridad de la Red y Servidores (Forefront TMG, Active Directory, DHCP, Configuración de Redes).
Administración de Consola de Google Apps for Work.
Conocimiento de Centrales Telefónicas PBX (Digium , Xorcom).
Manejo de aplicaciones ofimáticas (Google Drive, Office, LibreOffice).

Además de cursos en:

Google Apps for work, Certificación Power User Avanzado.
Scriptcase Expert User.
Tableau, Certificación Usuario Avanzado.
Conocimiento de Norma ISO 27001.
Certificación de Scrum Master.

Metodología

Esta capacitación combina elementos magistrales con ejercicios prácticos. Se utilizará la plataforma Kahoot al finalizar cada clase para realizar pruebas didácticas.
Además de compartir material de estudio y ejercicios de práctica. Al finalizar la capacitación se aplica una evaluación de conocimientos, la cual debe ser aprobada.

Temario

Importancia de la inteligencia artificial en la actualidad.
Fundamentos de la inteligencia artificial:
- Conceptos básicos: aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Aplicaciones actuales de la IA en distintos sectores.
Introducción a herramientas de IA conversacional.
- Uso práctico de Chat GPT y modelos similares.
- Creación de prompts efectivos y casos de uso reales (automatización de tareas, generación de contenido, soporte al cliente).
Introducción a la automatización con IA.
- Concepto de automatización y su relación con la inteligencia artificial.
- Beneficios de la automatización para optimizar procesos.
Exploración de la herramienta Make.
- Creación de flujos automatizados con Make.
- Integración de herramientas externas con Make y IA (por ejemplo, APIs de Chat GPT).
Automatización práctica.
- Configuración de casos prácticos, como automatización de correos electrónicos, reportes y tareas administrativas.
- Resolución de problemas comunes y optimización de flujos.
Introducción a Hugging Face.
- Qué es Hugging Face y su ecosistema.
- Beneficios de utilizar bibliotecas de IA pre entrenadas.
Exploración de Transformers y modelos pre entrenados.
- Uso de modelos de PLN como BERT, GPT y otros en Hugging Face.
- Implementación básica: cargar modelos, predecir y ajustar parámetros.
Personalización e implementación práctica.
- Ajuste fino (fine-tuning) de un modelo para tareas específicas (análisis de sentimientos, clasificación de texto).
- Despliegue de modelos en aplicaciones prácticas, como chatbots o análisis de datos.
.Conceptos fundamentales de Big Data
- Definición de Big Data y sus características principales: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
- Diferencias entre análisis tradicional de datos y Big Data.
- Cómo el Big Data afecta la toma de decisiones empresariales.
Herramientas para el manejo de Big Data.
- Introducción a BigQuery y su utilidad en el manejo de grandes volúmenes de datos.
- Ejecución de consultas SQL en Big Data, almacenamiento y análisis de grandes datasets.
- Análisis práctico: importar un dataset masivo y ejecutar consultas simples y avanzadas.
Integración de Big Data con Inteligencia Artificial.
- La relación entre Big Data y los modelos de IA: cómo los grandes volúmenes de datos mejoran la precisión de los modelos.
- Ejemplo práctico: alimentar un modelo de IA con un conjunto de datos masivo para entrenar un modelo básico de predicción o clasificación.
- Herramientas como Google Colab o Jupyter Notebooks para procesamiento y análisis de Big Data con IA.

Inversión.

Colegiados: Invierta en su futuro digital y asegure su espacio por tan solo ₡10.100 colones y acceda a conocimientos de vanguardia.
ISACA y Estudiantes: ₡50.000.
Público en General: ₡67.000.

Si necesita una factura electrónica, le solicitamos que nos proporcione la siguiente información durante el mes en que efectuó el pago. Adjunte esta información junto con su comprobante de pago: nombre completo, cédula jurídica, teléfono, correo electrónico, dirección exacta.

Formas de pago.

Transferencia o depósito en las cuentas a nombre del Colegio de Profesionales en Informática y Computación, cédula jurídica: 3-007-179168.

Recuerde que, para asegurar su espacio en el curso, debe de remitir el comprobante de pago al correo educacion.continua@cpic.or.cr y llenar el formulario de inscripción.

Para mayores detalles llamar al teléfono 2225-6701 ext.170 educacion.continua@cpic.or.cr

Tenga en cuenta que la apertura de las capacitaciones está sujeta a un cupo mínimo.
Autorizo al Colegio de Profesionales en Informática y Computación (CPIC) a utilizar las imágenes de la actividad en fotografías destinadas a la publicidad y promoción del curso. Estas imágenes podrán ser utilizadas tanto en el desarrollo del evento como en actividades complementarias organizadas por el Colegio. Además, se podrán publicar en el espacio web, boletín semanal y otros medios audiovisuales. Esta autorización no tiene un plazo temporal específico ni está restringida al ámbito nacional de ningún país.