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Diplomatura Internacional en convenio con:
85 horas
Medellín, Colombia
Online - Presencial
AGOSTO 2024
INVERSIÓN
Afiliados a Protección - Previsora
Pronto pago hasta 23 de julio 2023 $3'600.000
- Tarifa plena a partir de 24 de julio 2023 $4.130.000
Comunidad EIA/ESIC: estudiantes pregrado y posgrado, empleados y egresados + empresas socias
Pronto pago hasta 23 de julio 2023 $3'300.000
- Tarifa plena a partir de 24 de julio 2023 $3.750.000
Público general
Pronto pago hasta 23 de julio 2023 $3'840.000
- Tarifa plena a partir de 24 de julio 2023 $4.415.000
OBJETIVO DEL PROGRAMA
A la hora de tomar decisiones estratégicas, la Inteligencia Artificial (IA) te permite anticipar cambios, personalizar la experiencia del cliente, automatizar tareas y optimizar las operaciones, lo que conduce a una mayor eficiencia, rentabilidad y satisfacción del cliente. En un mundo cada vez más digitalizado y automatizado, las empresas que no adoptan soluciones de Inteligencia Artificial (IA) corren el riesgo de quedarse atrás en términos de eficiencia, competitividad y rentabilidad.
METODOLOGÍA
La metodología es teórico-práctica: El programa se desarrolla utilizando la cátedra y el aprendizaje activo. Es decir, con la participación de los estudiantes, discutiendo y resolviendo problemas y talleres de aplicación de los diferentes temas. Esto en paralelo con la solución de un reto empresarial que incluye el trabajo grupal.
PÚBLICO OBJETIVO
Profesionales afines a áreas de tecnología, innovación, transformación digital, marketing, producción, o estrategia interesados IA; para la generación de valor en sus organizaciones, con experiencia laboral mínima de 2 años, preferiblemente en funciones de nivel táctico o estratégico de una organización.
TEMÁTICAS DE LA DIPLOMATURA
Módulo 1: Fundamentos
- Establecer el contexto para la transformación, analizando el macro y micro entorno empresarial.
- Identificar las relaciones entre la transformación digital, la gestión tecnológica y de la innovación, la gestión de iniciativas de Business Intelligence (BI), Artificial Intelligence (AI) & Internet of Things (IoT) para la generación de valor.
- La transformación digital de modelos de negocio: Casos y retos
- Gestión estratégica de la transformación: Análisis “as-is”; Definición “to-be”; Acciones estratégicas.
- Utilizar la gestión de la tecnología digital y de la innovación para asegurar la competitividad empresarial.
- La arquitectura empresarial y los procesos de negocio, orientados a la transformación digital.
- Aplicar la gestión de la información y sistemas de información como facilitadores de la transformación.
- El valor de los datos y data management.
Módulo 2: Introducción a Python
- Introducción y contextualización:
- Conceptos básicos: Desarrollo de software con Python y objetivos
- Una caja de herramientas: Bibliotecas “útiles”
- Tipos de datos y operaciones básicas con ellos: numérico, texto, categórico, colecciones, etc.
- Cargar datos y mostrar características claves (p.ej. cantidad de registros y atributos)
- Visualizar datos
- Diferentes diagramas para una mayor comprensión (inicial) de los datos
- Organizar, manipular y filtrar datos; incl. operaciones de “limpieza”
- Definir condiciones y ciclos: if, for, while, lambda
- El principio “DRY”: Escribir y utilizar funciones
- El manejo de errores: try y catch
- La orientación por objetos (OO): Programación utilizando clases en Python – una introducción
Módulo 3: Artificial Intelligence (AI)
- Introducción y contextualización:
- Aclarar términos, conceptos y el rol de la AI en función de los objetivos empresariales: Robótica, Visión y Aprendizaje de máquina.
- Analizar aplicaciones de la AI en diversos contextos, de acuerdo con la necesidad del usuario final:
- Casos de éxito o fracaso y diferentes retos empresariales: Sector de la salud 4.0; sector industrial; sector financiero (Fintech); sector de la construcción 4.0; sector agro de precisión.
- Aprendizaje de máquina (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) aplicados:
- Solucionar problemas de clasificación
- Problemas de clusterización o agrupamiento
- Problemas de regresión
- Reglas de asociación
- Gobernanza y gestión estratégica de la AI en una organización
- La administración de la IA y proyectos e iniciativas AI:
- Planear proyectos e iniciativas AI
- Liderar y ejecutar proyectos e iniciativas AI
- Monitorear y controlar AI
Módulo 4: Aplicabilidad
**Información sujeta a cambios
ESTRUCTURA ACADÉMICA
CLAUSTRO DE PROFESORES
JUAN PABLO CEPEDA CARDONA
Doctorando en Administración y Organizaciones. Transformación Digital – Automatización – Excelencia operacional
FELIPE BOTERO CASTRILLÓN
Gerente general Valemas. Administrador de empresas de la Universidad del Rosario, especialista en economía de la universidad de Los Andes.
ALBERTO TORRES
CEO Nektiu, ejecutivo experimentado con sólida formación en Gestión de Desarrollo de Negocios en diferentes industrias, tales como Tecnologías de la Información, Investigación e Innovación.
ALEJANDRO PATIÑO PÉREZ
Ingeniero Mecatrónico de la Universidad EIA, con Especialización en Entornos Virtuales de Aprendizaje, Maestría en Ingeniería Administrativa y Maestría en Ingeniería con énfasis en Modelamiento Computacional. universidad de Los Andes.
