IA para empresas
Aprenda los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático
Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 192 h
17 unidades
Nivel principiante
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Esta especialización proporcionará a los alumnos los fundamentos del uso de Big Data, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático y las diversas áreas en las que puede desplegarlos para apoyar su negocio. Cubrirá la ética y los riesgos de la IA, el diseño de marcos de gobernanza para aplicar la IA de forma justa, y también cubrirá la gestión de personas en el diseño justo de las funciones de RRHH dentro del Aprendizaje Automático. También aprenderá estrategias de marketing eficaces utilizando el análisis de datos, y cómo la personalización puede mejorar y prolongar el viaje y el ciclo de vida del cliente. Por último, escuchará a líderes del sector que le proporcionarán información sobre cómo la IA y el Big Data están revolucionando la forma de hacer negocios. Al final de esta especialización, será capaz de aplicar estrategias éticas de IA para la gestión de personas y comprenderá mejor la relación entre la analítica de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Saldrá de esta especialización con una visión de cómo estas herramientas pueden dar forma e influir en la forma de gestionar su negocio. Para lecturas adicionales, puede utilizar como recurso el libro del profesor Hosanagar "A Human's Guide to Machine Intelligence",". Puede encontrar el libro del profesor Hosanagar en su página web personal o en Penguin Randomhouse.
Habilidades que desarrollarás
Personalización con AI
Métodos de aprendizaje automático
Detección de fraude
IA generativa
IA responsable
Ética de datos
Gestión de datos
Tecnología de recursos humanos (HR)
Macrodatos
Estrategias de negocio
Algoritmos de aprendizaje automático
Redes generativas adversarias (GANs)
Inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML)
Gobernanza
Recursos humanos
Riesgo crediticio
Toma de decisiones basada en datos
Aprendizaje automático
Analítica
Inteligencia artificial
Temario
UNIDAD 1 - Módulo 1 - Grandes datos e inteligencia artificial · 15 leccionesFundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 1 - Módulo 1 - Grandes datos e inteligencia artificial
UNIDAD 1 - Módulo 1 - Grandes datos e inteligencia artificial · 15 lecciones
Fundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 1 - Módulo 1 - Grandes datos e inteligencia artificial
- Introducción a la IA para empresas
- Introducción al curso
- ¿Listo para empezar?
- Visión general de Big Data
- Análisis de grandes datos
- Herramientas de gestión de datos
- Infraestructura de gestión de datos
- Análisis de datos: Extraer inteligencia de los grandes datos
- Introducción a la Inteligencia Artificial
- Visión general del aprendizaje automático
- Aprendizaje por refuerzo
- Una visión detallada del aprendizaje automático
- Módulo 1 Diapositivas
- Prueba práctica nº 1
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 2 - Módulo 2 - Entrenamiento y evaluación de algoritmos de aprendizaje automático · 17 leccionesFundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 2 - Módulo 2 - Entrenamiento y evaluación de algoritmos de aprendizaje automático
UNIDAD 2 - Módulo 2 - Entrenamiento y evaluación de algoritmos de aprendizaje automático · 17 lecciones
Fundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 2 - Módulo 2 - Entrenamiento y evaluación de algoritmos de aprendizaje automático
- Métodos específicos de aprendizaje automático: Una inmersión profunda
- Introducción a la selección de modelos
- Ingeniería de rasgos y aprendizaje profundo Introducción
- Aprendizaje profundo
- Cómo funciona el aprendizaje profundo
- Limitaciones del aprendizaje profundo
- Evaluación del rendimiento del ML
- Funciones de pérdida comunes
- Compromisos entre funciones de pérdida
- ¿Cómo se adquieren los datos de formación?
- El problema del sobreajuste
- Datos de la prueba
- Ejemplos de flujo de trabajo de extremo a extremo
- Módulo 2 Diapositivas
- Prueba práctica nº 2
- Cuestionario del módulo 2
- Control de la IA
UNIDAD 3 - Módulo 3 - Aplicación del ML y métodos emergentes · 11 leccionesFundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 3 - Módulo 3 - Aplicación del ML y métodos emergentes
UNIDAD 3 - Módulo 3 - Aplicación del ML y métodos emergentes · 11 lecciones
Fundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 3 - Módulo 3 - Aplicación del ML y métodos emergentes
- Procesamiento del lenguaje natural
- GAN y VAE
- Introducción a AutoML
- Uso de AutoML
- Máquina enseñable
- Campo de juegos TensorFlow
- Operaciones ML
- Pollo y huevo
- Módulo 3 Diapositivas
- Prueba práctica nº 3
- Cuestionario del módulo 3
UNIDAD 4 - Módulo 4 - Entrevista industrial · 3 leccionesFundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 4 - Módulo 4 - Entrevista industrial
UNIDAD 4 - Módulo 4 - Entrevista industrial · 3 lecciones
Fundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 4 - Módulo 4 - Entrevista industrial
- Entrevista con Ed Lee
- Prueba práctica nº 4
- Módulo 4
UNIDAD 5 - Módulo 5 - IA generativa · 12 leccionesFundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 5 - Módulo 5 - IA generativa
UNIDAD 5 - Módulo 5 - IA generativa · 12 lecciones
Fundamentos de la IA para no científicos de datos - UNIDAD 5 - Módulo 5 - IA generativa
- Visión general de la IA generativa
- Implicaciones de la IA generativa en el trabajo
- Implicaciones de la IA generativa en la productividad
- La pila de IA generativa
- Modelos de cimentación
- Principios de Ingeniería de indicaciones que mejoran la calidad de la producción
- Personalización de la salida de LLM
- Diferenciación Obtención de ventajas competitivas
- Módulo 5 Diapositivas
- Prueba práctica nº 5
- Cuestionario del módulo 5
- Demostrar experiencia: El reto de la entrevista
UNIDAD 6 - Módulo 1 - La IA y el recorrido del cliente · 12 leccionesAplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 6 - Módulo 1 - La IA y el recorrido del cliente
UNIDAD 6 - Módulo 1 - La IA y el recorrido del cliente · 12 lecciones
Aplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 6 - Módulo 1 - La IA y el recorrido del cliente
- ¿Listo para empezar?
- Introducción a las aplicaciones de la IA
- Módulo Introducción
- Trayectoria del cliente
- Acortar el recorrido del cliente
- Avanzar en el viaje del cliente
- Reconocer nuevas formas de riesgo con la inteligencia artificial
- Estructura organizativa para el análisis
- Una plantilla para la transformación de la IA
- Módulo 1 Diapositivas
- Prueba práctica nº 1
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 7 - Módulo 2 - Personalización · 8 leccionesAplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 7 - Módulo 2 - Personalización
UNIDAD 7 - Módulo 2 - Personalización · 8 lecciones
Aplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 7 - Módulo 2 - Personalización
- Personalización: Sistemas de recomendación
- Personalización: Impactos en los mercados
- Personalización: Afrontar los retos
- Entrevista con Scott Wong
- Módulo 2 Diapositivas
- Prueba práctica nº 2
- Cuestionario del módulo 2
- Control de la IA
UNIDAD 8 - Módulo 3 - Finanzas · 16 leccionesAplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 8 - Módulo 3 - Finanzas
UNIDAD 8 - Módulo 3 - Finanzas · 16 lecciones
Aplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 8 - Módulo 3 - Finanzas
- Introducción
- Proceso: Método científico
- Proceso: Flujo de trabajo de la ciencia de datos
- Riesgo de crédito empresarial
- Riesgo de crédito - Indicadores clave de rendimiento
- Riesgo de crédito - Calificaciones crediticias
- Riesgo crediticio - Predicción de las calificaciones crediticias
- Riesgo de crédito - Datos
- Riesgo de crédito - Preparación del modelo
- Riesgo de crédito - Formación sobre modelos
- Riesgo de crédito - Modelos frente a datos
- Riesgo de crédito - Análisis de errores
- Riesgo de crédito - Reflexiones finales
- Módulo 3 Diapositivas
- Prueba práctica nº 3
- Cuestionario del módulo 3
UNIDAD 9 - Módulo 4 -Aplicaciones adicionales de la IA en las finanzas · 7 leccionesAplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 9 - Módulo 4 -Aplicaciones adicionales de la IA en las finanzas
UNIDAD 9 - Módulo 4 -Aplicaciones adicionales de la IA en las finanzas · 7 lecciones
Aplicaciones de la IA en marketing y finanzas - UNIDAD 9 - Módulo 4 -Aplicaciones adicionales de la IA en las finanzas
- Entrevista con Apoorv Saxena
- Aprendizaje automático en finanzas: Detección del fraude
- Aprendizaje automático en finanzas: Aplicaciones adicionales
- Entrevista con Carleigh Jaques
- Prueba práctica nº 4
- Cuestionario del módulo 4
- Demostrar experiencia: El reto de la entrevista
UNIDAD 10 - Módulo 1 - La promesa y el potencial de la IA en los RRHH · 14 leccionesAplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 10 - Módulo 1 - La promesa y el potencial de la IA en los RRHH
UNIDAD 10 - Módulo 1 - La promesa y el potencial de la IA en los RRHH · 14 lecciones
Aplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 10 - Módulo 1 - La promesa y el potencial de la IA en los RRHH
- Introducción al curso
- ¿Listo para empezar?
- Singularidad de los retos de RRHH
- RRHH sin IA
- Toma de decisiones
- Sistemas basados en reglas
- Cómo funciona el aprendizaje automático
- El papel de los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático
- Ingeniería de características - Más allá de los datos estructurados
- Evaluación del rendimiento del aprendizaje automático
- Ejemplo de extremo a extremo
- Módulo 1 Diapositivas
- Prueba práctica nº 1
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 11 - Módulo 2 - Aplicación de la IA · 12 leccionesAplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 11 - Módulo 2 - Aplicación de la IA
UNIDAD 11 - Módulo 2 - Aplicación de la IA · 12 lecciones
Aplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 11 - Módulo 2 - Aplicación de la IA
- Aplicación de la IA en RRHH
- IA y compromiso
- Modelado de temas
- IA y desgaste
- Creación de modelos de desgaste ML
- El valor de los modelos de desgaste
- La IA y las carreras profesionales
- Habilidades de análisis
- Módulo 2 Diapositivas
- Prueba práctica nº 2
- Cuestionario del módulo 2
- Control de la IA
UNIDAD 12 - Módulo 3 - Retos de la aplicación de la IA a los RR.HH · 10 leccionesAplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 12 - Módulo 3 - Retos de la aplicación de la IA a los RR.HH
UNIDAD 12 - Módulo 3 - Retos de la aplicación de la IA a los RR.HH · 10 lecciones
Aplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 12 - Módulo 3 - Retos de la aplicación de la IA a los RR.HH
- La contratación como ejemplo
- Cuestiones más amplias de privacidad y ética
- Limitaciones de los datos
- ¿Por qué nuestros sistemas no son más precisos?
- Problemas de medición
- Entonces, ¿por qué utilizar la analítica?
- Módulo 3 Diapositivas
- Prueba práctica nº 3
- Cuestionario del módulo 3
- Módulo 3
UNIDAD 13 - Módulo 4 - Soluciones emergentes · 18 leccionesAplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 13 - Módulo 4 - Soluciones emergentes
UNIDAD 13 - Módulo 4 - Soluciones emergentes · 18 lecciones
Aplicaciones de la IA en la gestión de personal - UNIDAD 13 - Módulo 4 - Soluciones emergentes
- ¿De dónde vienen los prejuicios?
- La parcialidad es difícil de gestionar
- Resolver los prejuicios es complicado
- Algunos enfoques para corregir los prejuicios
- ¿Qué es la IA explicable?
- Ejemplos de cuándo es importante la interpretabilidad
- Compromisos entre interpretabilidad y rendimiento
- Algunos enfoques de la XAI
- Blockchain en RRHH
- ¿Por qué es tan transformadora la cadena de bloques?
- Cómo funciona la cadena de bloques
- ¿Cuáles son algunas aplicaciones emergentes de RRHH?
- Efectos de la IA
- Conclusión del curso
- Módulo 4 Diapositivas
- Prueba práctica nº 4
- Demostrar experiencia: El reto de la entrevista
- Cuestionario del módulo 4
UNIDAD 14 - Módulo 1 - Economía de la IA · 19 leccionesEstrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 14 - Módulo 1 - Economía de la IA
UNIDAD 14 - Módulo 1 - Economía de la IA · 19 lecciones
Estrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 14 - Módulo 1 - Economía de la IA
- Introducción a la estrategia de IA
- ¿Listo para empezar?
- Transformación empresarial impulsada por la IA
- Desarrollar una cartera
- Reducir las barreras para el uso de la IA
- Economía de la IA: Software
- Economía de la IA: competencias
- Economía de la IA: Computación
- Economía de la IA: Datos
- Economía de la IA: AutoML
- Economía de la IA: Hubris de Auto ML
- Economía de la IA: implicaciones competitivas
- Entrevista con Apoorv Saxena
- Lecturas adicionales
- La IA en la estructura organizativa
- Entrevista con Barkha Saxena
- Módulo 1 Diapositivas
- Prueba práctica nº 1
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 15 - Módulo 2 - Innovación en IA · 12 leccionesEstrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 15 - Módulo 2 - Innovación en IA
UNIDAD 15 - Módulo 2 - Innovación en IA · 12 lecciones
Estrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 15 - Módulo 2 - Innovación en IA
- ¿Sirven la IA y el análisis de datos para la innovación?
- IA e innovación de procesos
- Innovación de productos
- Diferentes tipos de innovación de productos
- Factores de organización
- Dispersión de los empleados
- Práctica directiva
- Ejemplo de IA y fármacos
- Módulo 2 Diapositivas
- Prueba práctica nº 2
- Cuestionario del módulo 2
- Control de la IA
UNIDAD 16 - Módulo 3 - Sesgo algorítmico y equidad · 8 leccionesEstrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 16 - Módulo 3 - Sesgo algorítmico y equidad
UNIDAD 16 - Módulo 3 - Sesgo algorítmico y equidad · 8 lecciones
Estrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 16 - Módulo 3 - Sesgo algorítmico y equidad
- Riesgos con la IA
- Sesgo algorítmico y equidad
- Manipulación
- Protección de datos
- Entrevista con Yogesh Mudgal
- Módulo 3 Diapositivas
- Prueba práctica nº 3
- Cuestionario del módulo 3
UNIDAD 17 - Módulo 4 - Gobernanza de la IA y IA explicable · 12 leccionesEstrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 17 - Módulo 4 - Gobernanza de la IA y IA explicable
UNIDAD 17 - Módulo 4 - Gobernanza de la IA y IA explicable · 12 lecciones
Estrategia y gobernanza de la IA - UNIDAD 17 - Módulo 4 - Gobernanza de la IA y IA explicable
- Gobernanza de la IA
- Principios éticos de la IA
- IA explicable: ¿Qué es la IA explicable?
- IA explicable: Ejemplos de cuándo la explicabilidad es importante
- IA explicable: compromisos entre interpretabilidad y rendimiento
- IA explicable: Enfoques de la IA explicable
- La explicabilidad y el Derecho
- Módulo 4 Diapositivas
- Prueba práctica nº 4
- Demostrar experiencia: El reto de la entrevista
- Cuestionario del módulo 4
- Módulo 4
Certificado oficial
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
17 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
33 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por University of Pennsylvania.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 17 unidades · 206 lecciones · 192 h
- 12 meses de acceso
- 33 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por University of Pennsylvania; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
