Inteligencia Artificial y Algoritmos: Fundamentos y Aplicaciones
Descubre los fundamentos de la Inteligencia Artificial con este curso oficial. Aprenderás desde la base lógica y matemática de los algoritmos hasta su aplicación estratégica en entornos empresariales, incluyendo sistemas basados en conocimiento y geolocalización. Una formación esencial para mejorar tu competitividad en el mercado laboral actual mediante el uso de datos y automatización.
Información del curso
- Duración180 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaGRI
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- Ser trabajador/a ocupado/a.
Dirigido a
Trabajadores ocupados del sector TIC y perfiles interesados en competencias digitales.
Qué aprenderás
- Comprender los principios fundamentales y el funcionamiento de la Inteligencia Artificial.
- Dominar la lógica y los métodos numéricos que sustentan los algoritmos modernos.
- Analizar estructuras algorítmicas aplicables a la resolución de problemas de negocio.
- Implementar soluciones de geolocalización mediante algoritmos específicos.
- Diseñar y gestionar sistemas basados en el conocimiento y motores de inferencia.
- Identificar patrones y reglas para optimizar procesos en la transformación digital.
Temario
Temario del Curso: Inteligencia Artificial y Algoritmos
1. Fundamentos y Antecedentes
Exploración de la evolución histórica de la IA, estableciendo el marco conceptual necesario para entender su impacto actual en la sociedad y la tecnología.
2. Bases Matemáticas y Lógicas
- Símbolos y métodos numéricos: Fundamentos de la representación de datos.
- Fórmulas y funciones: Herramientas para la computación algorítmica.
3. Arquitectura de Algoritmos
- Definición y estructuras algorítmicas.
- Diseño de procesos para la resolución de problemas.
- Optimización de algoritmos en entornos de alta demanda.
4. Aplicaciones Estratégicas
- Caso de estudio: Algoritmos aplicados a la geolocalización en tiempo real.
- Sistemas basados en conocimiento: Estructura y diseño de bases de datos inteligentes.
5. Motores de Inferencia y Reglas
- Motores de Inferencia: El núcleo del razonamiento artificial.
- Gestión de patrones: Identificación de regularidades en grandes volúmenes de datos.
- Reglas y restricciones: Definición de límites y condiciones para sistemas expertos.
Este contenido proporciona una base sólida para cualquier profesional que busque integrar la tecnología de IA en su operativa diaria, combinando teoría técnica con casos prácticos que facilitan la transferencia del conocimiento al puesto de trabajo.