MÓDULO 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y Optimización
- Introducción a la IA: Definición y componentes clave.
- Fundamentos de Machine Learning: Tipos de algoritmos (supervisado, no supervisado, semi-supervisado, aprendizaje por refuerzo).
- Conceptos Clave en IA: Sobreajuste, regularización, y validación cruzada.
- Optimización: Introducción a la optimización y su importancia en el contexto empresarial.
- Herramientas y Tecnologías: Visión general de las herramientas de IA (software y hardware) utilizadas en la industria.
- Casos Prácticos: Aplicación real de la teoría desde el inicio.
MÓDULO 2: Fundamentos de Python para IA y procesamiento de datos
- Introducción a Python: Instalación y configuración del entorno de desarrollo (Anaconda, Jupyter Notebooks, Colab).
- Sintaxis Básica: Variables, tipos de datos, operadores y estructuras de control (condicionales y bucles).
- Funciones y Módulos: Definición y uso de funciones, importación de módulos y bibliotecas.
- Estructuras de Datos: Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos.
- Manejo de Errores: Tratamiento de excepciones y depuración de código.
- Bibliotecas Esenciales: Introducción a NumPy, Pandas y Matplotlib para el análisis de datos y visualización.
- Procesamiento de datos con Scikit-learn: Pipelines, preprocesamiento, imputación de valores, reducción de dimensionalidad.
MÓDULO 3: Principios y análisis de datos para Machine Learning y Deep Learning
- Principios Estadísticos: Estadística exploratoria e inferencial.
- Análisis e Interpretación de Resultados: Análisis de datos y visualización.
- Entrenamiento de Modelos de IA: Proceso de entrenamiento y evaluación de modelos.
- Optimización de Modelos: Optimización de hiperparámetros (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
- Regularización: Técnicas de regularización (L1, L2).
- Selección y Evaluación de Modelos: Técnicas de evaluación de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
MÓDULO 4: Optimización con IA en el Sector Financiero
- Automatización de Procesos Financieros: Uso de RPA (Automatización Robótica de Procesos) en tareas repetitivas.
- Detección de Fraudes: Técnicas de IA para identificar actividades fraudulentas en transacciones.
- Gestión de Riesgos: Modelos predictivos para evaluación y gestión de riesgos financieros.
- Casos de Estudio: Implementación de IA en bancos y empresas de inversión para mejorar la eficiencia operativa.
- Técnicas: Anomaly detection, Predictive Modeling, Natural Language Processing
MÓDULO 5: Optimización con IA en el Sector Retail
- Optimización de Inventarios: Algoritmos de previsión de demanda y gestión de inventarios.
- Personalización de Marketing: Recomendaciones de productos y segmentación de clientes utilizando IA.
- Fijación de Precios Dinámicos: Estrategias de precios basadas en análisis de datos en tiempo real.
- Casos de Estudio: Aplicaciones de IA en grandes cadenas de retail para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
- Técnicas: Demand Forecasting, Recommendation Systems, Dynamic Pricing.
MÓDULO 6: Optimización con IA en el Sector Manufactura
- Mantenimiento Predictivo: Uso de sensores y análisis de datos para prever fallos en maquinaria.
- Optimización de Procesos de Producción: Mejora de líneas de producción utilizando análisis de datos y algoritmos de optimización.
- Control de Calidad: Aplicaciones de visión artificial y análisis de datos para garantizar la calidad del producto.
- Casos de Estudio: Implementación de IA en plantas de manufactura para mejorar la eficiencia y reducir costos.
MÓDULO 7: Optimización con IA en Logística y Transporte
- Optimización de Rutas de Entrega: Algoritmos para mejorar la eficiencia en la distribución y entrega de productos.
- Gestión de la Cadena de Suministro: Aplicaciones de IA para gestionar inventarios y prever la demanda.
- Casos de Estudio: Ejemplos de uso de IA en empresas de logística para mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de entrega.
MÓDULO 8: Implementación y Medición del Impacto de Proyectos de IA
- Planificación de Proyectos de IA: Cómo planificar y gestionar proyectos de IA en una empresa.
Medición y Evaluación: Técnicas para medir el impacto de las soluciones de IA en la eficiencia operativa.
