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

Resumen

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

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Asignaturas

Negocios