IFCT163PO Inteligencia artificial aplicada a la empresa

IFCT163PO Inteligencia artificial aplicada a la empresa

Manual

Editorial:Orbe
Autor:EnteNova Gnosis
ISBN:9791388000041
EAN:9000003329963
Papel:Blanco 80 gr. Offset Amber
Acabado:Fresado
Edición Color:
Páginas:292
Fecha de publicación:04/09/2025
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€24,87 €23,63
La especialidad formativa es una agrupación de competencias profesionales, contenidos, y especificaciones técnicas que responde:- -

A un conjunto de actividades de trabajo enmarcadas en una fase del proceso de producción y con funciones afines.

A la adquisición de competencias transversales necesarias para el desempeño adecuado en el entorno y contexto profesional.

Cada especialidad formativa está adscrita a una familia y área profesional, y tiene asignado un determinado nivel de cualificación (niveles 1, 2, 3, 4 y 5).

El presente volumen incluye el desarrollo teórico del contenido basado en el programa de la especialidad formativa IFCT163PO, “Inteligencia artificial aplicada a la empresa”. Junto al desarrollo teórico, también encontrará un conjunto de ejercicios de autoevaluación y actividades prácticas mediante los cuales se contribuye a la comprensión y asimilación del temario, según los objetivos didácticos formulados en el programa oficial.

ESPECIALIDAD FORMATIVA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA EMPRESA- Código: IFCT163PO- Familia profesional: INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES- Área profesional: SISTEMAS Y TELEMÁTICA- Horas de formación: 250
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TEMA 1. Introducción a la IA
1. Introducción a la IA
1.1. Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos
1.3. Machine/Deep Learning.
1.4. Big data: el cambio en la IA

TEMA 2. Algoritmos de IA
2. Algoritmos de IA
2.1. Machine Learning: modelos supervisados
2.2. Machine learning: modelos no supervisados
2.3. Aprendizaje por refuerzo
2.4. Modelos profundos (Deep learning)
2.5. Ejemplos con Weka/Orange

TEMA 3. Aplicaciones en la empresa
3. Aplicaciones en la empresa
3.1. People Analytics
3.2. Predicción: stocks, demandas, comportamientos
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias
3.4. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5. Recomendadores web
3.6. Mejora de procesos

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