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