Alfabetizacion e Introduccion a la Inteligencia Artificial

Curso Introductorio: "Inteligencia Artificial para Empresas Inteligentes"

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

· Duración: 4 módulos de 30 minutos

· Contenido:

o Introducción a la IA y su historia

o Tipos de IA: débil, fuerte y superinteligencia

o Aplicaciones de la IA en empresas

o Herramientas y tecnologías de IA

· Actividad de auto-evaluación: "Introducción a la IA"

Módulo 2: ChatGPT y sus Aplicaciones

· Duración: 4 módulos de 30 minutos

· Contenido:

o Introducción a ChatGPT y su funcionamiento

o Uso de ChatGPT para la resolución de problemas y la automatización de tareas

o Personalización de ChatGPT para empresas

o Integración de ChatGPT con otras herramientas

· Actividad de auto-evaluación: "ChatGPT y sus aplicaciones"

Módulo 3: IA en Redes Sociales y Marketing

· Duración: 2 módulos de 30 minutos

· Contenido:

o Uso de IA en redes sociales para la creación de contenido y la gestión de comunidades

o Estrategias de marketing con IA: segmentación, personalización y análisis de resultados

o Herramientas de IA para marketing

· Actividad de auto-evaluación: "IA en redes sociales y marketing"

Módulo 4: Análisis y Gestión de Documentos con IA

· Duración: 2 módulos de 30 minutos

· Contenido:

o Uso de IA para el análisis y la gestión de documentos en PDF, Word y Excel

o Técnicas de gestión avanzada de documentos

o Automatización de tareas y optimización de la eficiencia administrativa

· Actividad de auto-evaluación: "Análisis y gestión de documentos con IA"

Módulo 5: Diseño y Configuración de Chatbots

· Duración: 2 módulos de 30 minutos

· Contenido:

o Diseño y configuración de chatbots conversacionales

o Personalización de respuestas y optimización de la interacción con los clientes

o Integración con sistemas de gestión de conocimiento

· Actividad de auto-evaluación: "Diseño y configuración de chatbots"

Certificado de Finalización:
Al completar el curso, los estudiantes recibirán un certificado digital que acredita su participación y conocimientos adquiridos en el curso.

Curso Avanzado: "IA Avanzada para Empresas"

Encuentro 1: "Machine Learning y Deep Learning"

· Duración: 4 horas

· Contenido:

o Introducción a Machine Learning y Deep Learning

o Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado

o Aplicaciones en empresas:

§ Predicción de ventas y demanda

§ Clasificación de clientes y segmentación de mercado

§ Detección de anomalías y fraude

o Implementación de modelos de Machine Learning con Python y TensorFlow

· Actividad práctica: "Implementación de un modelo de Machine Learning"

Encuentro 2: "Análisis de Datos y Visualización"

· Duración: 4 horas

· Contenido:

o Introducción a la análisis de datos y visualización

o Herramientas de visualización de datos:

§ Tableau

§ Power BI

§ D3.js

o Aplicaciones en empresas:

§ Análisis de datos de ventas y marketing

§ Visualización de datos de producción y logística

§ Detección de patrones y tendencias

o Implementación de dashboards y visualizaciones de datos

· Actividad práctica: "Creación de un dashboard de visualización de datos"

Encuentro 3: "Chatbots y Asistentes Virtuales"

· Dur

Perfecto. A tu analisis, (con el que estoy de acuerdo) ahora agregale concretamente la propuesta: haz el detalle concreto del curso, Unidades, contenido de cada unidad, bullets con aclaraciones. Haz esto tanto para el Curso Introductorio como para el curso avanzado

Curso Introductorio: "Inteligencia Artificial para Empresas"

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

· Unidad 1.1: Introducción a la IA

· Definición y conceptos básicos de IA

· Historia y evolución de la IA

· Aplicaciones y beneficios de la IA en empresas

· Unidad 1.2: Herramientas y tecnologías de IA

· Introducción a herramientas y tecnologías de IA (ChatGPT, TensorFlow, PyTorch, etc.)

· Ejemplos de aplicaciones prácticas de IA en empresas

Módulo 2: ChatGPT y Automatización de Tareas

· Unidad 2.1: Introducción a ChatGPT

· Funcionamiento y capacidades de ChatGPT

· Aplicaciones prácticas de ChatGPT en empresas (atención al cliente, generación de contenido, etc.)

· Unidad 2.2: Automatización de tareas con ChatGPT

· Técnicas de automatización de tareas con ChatGPT

· Ejemplos de aplicaciones prácticas de automatización de tareas en empresas

Módulo 3: IA para Redes Sociales y Marketing

· Unidad 3.1: IA para redes sociales

· Estrategias de uso de IA en redes sociales (generación de contenido, análisis de sentimiento, etc.)

· Herramientas y tecnologías de IA para redes sociales

· Unidad 3.2: IA para marketing

· Aplicaciones de IA en marketing (segmentación de mercado, personalización de campañas, etc.)

· Herramientas y tecnologías de IA para marketing

Módulo 4: Análisis y Gestión de Documentos

· Unidad 4.1: Análisis de documentos con IA

· Técnicas de análisis de documentos con IA (OCR, NLP, etc.)

· Aplicaciones prácticas de análisis de documentos en empresas

· Unidad 4.2: Gestión de documentos con IA

· Técnicas de gestión de documentos con IA (automatización de tareas, búsqueda de información, etc.)

· Aplicaciones prácticas de gestión de documentos en empresas

Módulo 5: Diseño y Configuración de Chatbots

· Unidad 5.1: Diseño de chatbots

· Principios de diseño de chatbots (UX, UI, etc.)

· Herramientas y tecnologías para diseñar chatbots

· Unidad 5.2: Configuración de chatbots

· Técnicas de configuración de chatbots (NLP, integración con sistemas, etc.)

· Aplicaciones prácticas de chatbots en empresas

Certificado de Finalización:
Al completar el curso, los estudiantes recibirán un certificado de finalización que acredite su participación y habilidades adquiridas en IA para empresas.

Curso Avanzado: "IA Avanzada para Empresas"

Encuentro 1: Machine Learning y Deep Learning

· Unidad 1.1: Introducción a Machine Learning

· Definición y conceptos básicos de Machine Learning

· Tipos de Machine Learning (supervisado, no supervisado, etc.)

· Unidad 1.2: Deep Learning

· Introducción a Deep Learning

· Arquitecturas de redes neuronales (CNN, RNN, etc.)

· Aplicaciones prácticas de Deep Learning en empresas

· Actividades prácticas:

· Implementar un modelo de Machine Learning utilizando una biblioteca de Python (scikit-learn, TensorFlow, etc.)

· Diseñar y entrenar una red neuronal utilizando una biblioteca de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, etc.)

Encuentro 2: Análisis de Datos y Visualización

· Unidad 2.1: Análisis de datos

· Introducción a la análisis de datos (estadística descriptiva, inferencia estadística, etc.)

· Herramientas y tecnologías para análisis de datos (Excel, Python, R, etc.)

· Unidad 2.2: Visualización de datos

· Principios de visualización de datos (tipos de gráficos, colores, etc.)

· Herramientas y tecnologías para visualización de datos (Tableau, Power BI, etc.)

· Actividades prácticas:

· Analizar un conjunto de datos utilizando una herramienta de análisis de datos (Excel, Python, R, etc.)

· Crear un dashboard de visualización de datos utilizando una herramienta de visualización de datos (Tableau, Power BI, etc.)

Encuentro 3: Chatbots y Asistentes Virtuales

· Unidad 3.1: Diseño y desarrollo de chatbots avanzados

· Técnicas de diseño y desarrollo de chatbots avanzados (NLP, integración con sistemas, etc.)

· Herramientas y tecnologías para diseñar y desarrollar chatbots avanzados

· Unidad 3.2: Asistentes virtuales

· Introducción a asistentes virtuales (Siri, Alexa, etc.)

· Aplicaciones prácticas de asistentes virtuales en empresas

· Actividades prácticas:

· Diseñar y desarrollar un chatbot avanzado utilizando una herramienta de desarrollo de chatbots (Dialogflow, Botpress, etc.)

· Integrar un chatbot con un sistema de gestión de conocimiento (CRM, ERP, etc.)

Encuentro 4: Ética y Responsabilidad en la IA

· Unidad 4.1: Ética en la IA

· Introducción a la ética en la IA (privacidad, seguridad, etc.)

· Principios de ética en la IA (transparencia, explicabilidad, etc.)

· Unidad 4.2: Responsabilidad en la IA

· Introducción a la responsabilidad en la IA (regulación, normas, etc.)

· Aplicaciones prácticas de responsabilidad en la IA en empresas

· Actividades prácticas:

· Analizar un caso de estudio sobre ética en la IA y discutir las implicaciones éticas y de responsabilidad.

· Desarrollar un plan de ética y responsabilidad en la IA para una empresa.

Certificado de Finalización:
Al completar el curso avanzado, los estudiantes recibirán un certificado de finalización que acredite su participación y habilidades adquiridas en IA avanzada para empresas.