Formar a los alumnos de la diplomatura en la aplicación de modelos de inteligencia artificial (IA) en entornos digitales de gestión en las organizaciones, con capacidad de entender y poder aplicar estos modelos en una variedad de contextos organizacionales, incluyendo la automatización de procesos, análisis de datos y toma de decisiones.
Brindar una comprensión sólida de las bases teóricas y prácticas de la inteligencia artificial, a partir de la adquisición de un entendimiento fundamental de los algoritmos y modelos subyacentes en la IA, incluyendo aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y redes neuronales.
Capacitar en la evaluación crítica de las ventajas y desventajas de la implementación de la IA en diferentes contextos, incluyendo la comprensión de los beneficios potenciales, así como también los riesgos éticos, legales y sociales que pueden surgir.
Quienes finalicen esta diplomatura, podrán identificar los siguientes aspectos:
Tópicos fundamentales de Inteligencia Artificial (IA)
Conocer el desarrollo del concepto de IA a lo largo del tiempo.
Diferenciar entre sistemas de IA fuerte y débil, y comprendiendo sus aplicaciones.
Conocer el funcionamiento de los algoritmos y cómo se aplican a la resolución de problemas.
Reconocer los dilemas éticos en la aplicación de la IA y cómo abordarlos.
Tópicos de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Entender la diferencia entre los dos tipos principales de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado.
Obtener una visión general de cómo funcionan y dónde se utilizan las redes neuronales.
Conocer cómo se utiliza el aprendizaje profundo en los modelos de IA.
Conocer el funcionamiento de las herramientas comúnmente utilizadas.
Procesamiento de Lenguaje Natural (NPL) y Modelos de tomas de decisiones aplicados a la IA
Comprender cómo los sistemas de IA interpretan y generan lenguaje humano.
Identificar cómo se utiliza el NLP en la IA, por ejemplo, en modelos conversacionales o traducción automática.
Entender el funcionamiento de técnicas tales como los árboles de decisión y el aprendizaje por refuerzo.
Aplicar estos modelos en escenarios reales para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones.
Transformación de las organizaciones e integración del capital humano a partir de la implementación de modelos de IA.
Identificar cómo la IA puede mejorar la eficiencia y productividad en diversas áreas.
Comprender cómo gestionar la transformación en las organizaciones al implementar la IA.
Reconocer cómo integrar de manera efectiva el capital humano y la IA.
Abordar posibles problemas en la integración de la IA y cómo superarlos.
