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Navegando el Ciclo de Vida de un Proyecto de IA: De la Definición del Problema a Soluciones Operativas

Descubra un enfoque estructurado para gestionar proyectos de IA, desde la definición inicial del problema hasta el despliegue, con ideas prácticas para transformar ideas innovadoras en soluciones operativas exitosas.
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Resumen

Descubra un enfoque estructurado para gestionar proyectos de IA, desde la definición inicial del problema hasta el despliegue, con ideas prácticas para transformar ideas innovadoras en soluciones operativas exitosas.

Programa de estudio

  • Introducción a la Gestión de Proyectos de IA
  • Resumen del ciclo de vida de un proyecto de IA
    Partes interesadas clave en los proyectos de IA
  • Definición de Problemas en IA
  • Identificación y articulación de oportunidades de IA
    Traducción de necesidades empresariales en declaraciones de problemas de IA
  • Análisis de Viabilidad
  • Evaluación de disponibilidad y calidad de datos
    Evaluación de restricciones técnicas y consideraciones éticas
  • Planificación de Proyectos de IA
  • Definición del alcance y los objetivos del proyecto
    Asignación de recursos y gestión de cronogramas
  • Diseño de Soluciones de IA
  • Selección de métodos y modelos de IA apropiados
    Desarrollo de prototipos y pruebas de concepto
  • Gestión de Datos para IA
  • Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
    Gobernanza de datos y consideraciones legales
  • Desarrollo y Evaluación de Modelos
  • Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
    Métricas de rendimiento y técnicas de validación
  • Despliegue de Soluciones de IA
  • Herramientas y plataformas para el despliegue de IA
    Integración y entrega continua para IA
  • Operacionalización de Soluciones de IA
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA
    Abordar el desvío de modelos y necesidades de reentrenamiento
  • Gestión de Riesgos en Proyectos de IA
  • Identificación de riesgos y estrategias de mitigación
    Cuestiones éticas y de cumplimiento
  • Estudios de Caso y Mejores Prácticas
  • Ejemplos reales de éxitos y fracasos en proyectos de IA
    Lecciones aprendidas de implementaciones de proyectos de IA
  • Conclusión y Tendencias Futuras en la Gestión de Proyectos de IA
  • Tecnologías emergentes y su impacto en proyectos de IA
    Preparación para el futuro de la IA en los negocios
  • Proyecto Final
  • Proyecto integral para aplicar conceptos aprendidos
    Sesión de revisión por pares y retroalimentación

Asignaturas

Negocios