Presentación
Información General
Modalidad
Online sincrónico
Matrícula
6,748,060 Pesos colombianos
Titulación
Fundación Internacional ORP
Presentación
En un mundo donde la Inteligencia Artificial está revolucionando todas las industrias, líderes empresariales y tomadores de decisiones necesitan una comprensión profunda y práctica de cómo la IA puede transformar sus organizaciones.
No es suficiente ya con entender los conceptos básicos; se requiere una visión completa que abarque desde las matemáticas fundamentales hasta la aplicación práctica en proyectos reales. La transición hacia una organización impulsada por la IA exige conocimientos técnicos y estratégicos avanzados, y un entendimiento claro de todo el ciclo de vida de los proyectos de Machine Learning.
Objetivos
Este Seminario tiene como objetivo equipar a los Decision Makers con un conocimiento exhaustivo y práctico de la IA, proporcionándoles las herramientas necesarias para comprender y aplicar la tecnología desde sus bases matemáticas hasta la implementación de estrategias empresariales.
El objetivo final es que los participantes puedan tomar decisiones informadas y estratégicas, alineando la tecnología de IA con los objetivos y desafíos específicos de su organización.
Durante el Seminario, los participantes tendrán la oportunidad de familiarizarse con los temas centrales y adquirir un marco conceptual básico que preparará y enfrentará al asistente a una experiencia de aprendizaje única.
Destinatarios
El Seminario está diseñado para Decision Makers responsables en el desarrollo de las capacidades de la IA en las compañías:
• CEO´s y Directores SST
• Directores de Talento Humano
• Directores Generales y alta dirección (CEO)
• Directores Financieros (CFO)
• Directores de Operaciones (COO)
• Directores de Marketing (CMO)
• Emprendedores y dueños de empresas
Programa
Programa
Tema 1: Desmitificando la IA: Comprendiendo sus Mecanismos y Aplicaciones Empresariales
• Conceptos clave sobre los enfoques y herramientas de IA
• Diferencias fundamentales entre los tipos de aprendizaje automático
• Factores que han permitido la evolución de la IA
• Fuentes y tipos de datos utilizados en IA
• Procesamiento y gestión de información no estructurada
Tema 2: El poder de los datos. Capacidades y Limitaciones
• Limpieza y transformación de datos brutos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Entender la estructura subyacente de los datos
• Ingeniería de Características: Creación de variables predictivas
• Entendiendo la Partición de Datos: División de Train Data / Test Data
Tema 3: Visualización de datos. Dashboards, Storytelling. Workshop práctico de diseño de los gráficos
• Fundamentos en visualización de datos: Objetivos, metodología y buenas prácticas
• Principios del diseño
• Paletas de visualizaciones
• Storytelling
Tema 4: Introduction to ML Algorithms: from Design to Performance Tracking
• ML Project lifecycle
• Scalability and Deployment
• Ethics and Bias in AI
• Interpretability and Explainability
Tema 5: Generative AI
• Introducción a la IA Generativa
• Aplicaciones de la IA Generativa
• Desafíos y Limitaciones Éticas
• Impacto en Sectores Empresariales
Tema 6: Transformándose en una Compañía Data-Driven: AI Project Management
• Introducción a la gestión de proyectos de IA
• Fases de un proyecto de IA
• Gestión de riesgos
• Gestión de equipos multidisciplinarios
Tema 7: Proyectos de alto potencial para mi compañía
• Identificar y analizar los principales retos organizacionales y tecnológicos, incluyendo la gestión de talento especializado y la integración del conocimiento empresarial
• Desarrollar un Roadmap para la implementación de IA en la compañía, evaluando la viabilidad de los proyectos propuestos y considerando riesgos y costes asociados
Metodología
Metodología de estudio
Las sesiones, presenciales sincrónicas, se estructuran en una parte teórica con exposición de conceptos relevantes para la adquisición de los conocimientos apoyados en soporte gráfico y visual. La parte teórica del curso se complementa con una parte práctica de simulaciones, role-plays, visionados, análisis, debates de situaciones reales propuestas, reflexiones, conceptualizaciones, exposiciones teóricas, PNL... buscando que a lo largo todo el programa los participantes asuman compromisos concretos para practicar en su día a día a día.
La metodología de aprendizaje se fundamenta en:
- Asistencia a las sesiones sincrónicas explicativas donde se realizarán casos prácticos fomentando la participación de los asistentes.
- Lectura y comprensión de los contenidos publicados en el campus.
- Valoración de los conocimientos adquiridos mediante la realización de actividades y ejercicios durante las clases sincrónicas realizadas a través de herramientas de videoconferencia y acorde a calendario establecido.
- Interacción con tutor de curso a través de buzón de mensaje para aclaración de consultas.
- Visualización de videos explicativos asincrónicos de las clases realizadas sincrónicamente.
El equipo docente tiene como misión orientar metodológica y conceptualmente al alumno, velar por su buen aprovechamiento de la experiencia de formación y realizar el seguimiento de su progreso. El alumno podrá dirigirse a ellos siempre que lo necesite.
Evaluación
El programa está organizado en bloques teóricos y prácticos. Cada bloque práctico culmina con una evaluación final, donde los participantes deben demostrar la aplicación correcta de los contenidos trabajados. Además, al finalizar el seminario, los estudiantes deberán desarrollar y presentar un proyecto final, que consistirá en la creación de una hoja de ruta de IA (AI Roadmap), aplicable a un caso de negocio real. Este proyecto será evaluado de manera independiente
