Guía Práctica para Implementar Proyectos de IA en Negocios

Resumen

Domina los pasos prácticos para implementar proyectos de IA en entornos empresariales, desde la identificación de problemas y estructuración de datos hasta la iteración y el despliegue de soluciones.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en los Negocios
Resumen de tecnologías y tendencias de IA
Oportunidades y desafíos de la IA en los negocios
• Identificación de Problemas Empresariales para Soluciones de IA
Comprender los objetivos empresariales
Marcos para identificar casos de uso de IA
Evaluar la viabilidad e impacto de proyectos de IA
• Recolección y Estructuración de Datos
Identificación de fuentes de datos y requisitos
Métodos y herramientas de recolección de datos
Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
Estructuración de datos para modelos de IA
• Selección de Técnicas y Herramientas de IA Apropiadas
Resumen de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras técnicas de IA
Criterios para seleccionar los modelos de IA adecuados
Herramientas y plataformas populares de IA (TensorFlow, PyTorch, etc.)
• Construcción de Modelos de IA
Diseño de arquitectura de modelos de IA
Entrenamiento de modelos y ajuste de hiperparámetros
Evaluación de rendimiento y precisión de los modelos
• Iteración y Mejora de Soluciones de IA
Implementación de ciclos de retroalimentación
Técnicas para la mejora de modelos
Integración y despliegue continuo en IA
• Despliegue de Soluciones de IA en los Negocios
Requisitos de infraestructura para soluciones de IA
Estrategias y desafíos de despliegue
Monitoreo y mantenimiento de modelos desplegados
• Consideraciones Éticas y Cumplimiento en IA
Comprender la ética de la IA y prácticas responsables de IA
Cuestiones regulatorias y de cumplimiento en el despliegue de IA
• Estudios de Caso y Mejores Prácticas
Examen de implementaciones exitosas de IA en los negocios
Lecciones aprendidas y errores comunes a evitar
• Proyecto de Cierre
Proyecto práctico para la implementación de una solución de IA de principio a fin
Revisiones por pares y sesiones de retroalimentación
• Resumen del Curso y Direcciones Futuras
Recapitulación de los aprendizajes del curso
Tendencias emergentes y futuras oportunidades en la IA para los negocios

Asignaturas

Negocio