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Contenidos de la especialidad formativa
Objetivo. Identificar los conceptos en los que se basa el estado actual de la inteligencia artificial (I.A.) para comprender cómo funcionan los desarrollos y modelos de aplicaciones profesionales basadas en inteligencia artificial.
Aproximación a los conceptos básicos de la I.A.
Caracterización de la inteligencia artificial
Aplicaciones de la nomenclatura y conceptos asociados a la I.A.
Recursos necesarios para la utilización de la I.A.
Generación actual de aplicaciones de I.A.
Evolución de la inteligencia artificial
Cronología y principales hitos
Escuelas de pensamiento en los que se basa la I.A. Convencional. Computacional
Identificación de las diferentes técnicas para el desarrollo de la I.A.
Categorías de la inteligencia artificial
Técnicas de Aprendizaje Automático
Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Tecnologías de Apoyo. Interfaces de usuario. Visión artificial
Ámbitos de aplicación de la I.A.
Aplicaciones actuales basadas en I.A. Aplicaciones prácticas.
Resolución de problemas mediante aplicaciones I.A.
Contexto para el uso de herramientas de I.A.
Requerimientos y limitaciones de las aplicaciones basadas en I.A.
Contexto ético y legal de la inteligencia artificial
La Inteligencia artificial, la conciencia y los sentimientos
Corrientes críticas
La propiedad intelectual de la I.A.
Valoración de las implicaciones éticas en la utilización de la IA
Desarrollo de una actitud responsable asociada a la gestión de datos necesarios para el uso de la I.A.
Actitud positiva hacia el trabajo en equipo y colaborativo para la consecución de una correcta aplicación en la implantación de la I.A.
Objetivo. Aplicación de los procesos de la estrategia de marketing, automatizados y optimizados gracias a las técnicas disponibles de inteligencia artificial, para ser desarrollados en el ámbito de la mercadotecnia y la publicidad.
Aplicación de los procesos de la I.A. al ámbito de los estudios de mercado
Caracterización de aplicaciones basadas en I.A. para análisis de mercado
Implicaciones éticas y legales del sector respecto al alcance de la IA
Utilización de técnicas y herramientas de estudio de mercado basadas en IA
Desarrollo de la IA en el ámbito del diseño de producto o servicio
Aplicación de técnicas y herramientas de I.A. para la toma de decisiones
Integración de metodologías de diseño y de desarrollo de IA
Implantación de la I.A. en el ámbito de la estrategia publicitaria
Caracterización de aplicaciones publicitarias basadas en IA
Concepto de publicidad programática
Utilización de herramientas y técnicas para optimizar la estrategia publicitaria
Gestión de imagen de marca
Extrapolación de técnicas y estrategias de casos de éxito
Aplicación de los últimos avances de la I.A. en marketing digital
Ecosistema de aplicaciones y técnicas más utilizados
Utilización de las principales herramientas para social media marketing
Creación y gestión de una cuenta de analítica web
Diseño y gestión de una campaña de publicidad web
Diseño y gestión de una campaña de publicidad en redes sociales
Fomento de una actitud responsable en la aplicación de las implicaciones legales en la utilización de los datos
Actitud responsable hacia la utilización de la publicidad programática y la imagen de la empresa cliente
Concienciación sobre la necesidad de proactividad y actitud emprendedora en la autoformación y la mejora de las habilidades para alcanzar los objetivos marcados en la estrategia de marketing digital de la empresa.
Objetivo. Adquirir las habilidades básicas que permiten crear soluciones personalizadas, para analítica o predicción, dentro de la estrategia de marketing de una la organización, según diferentes niveles de conocimientos técnicos.
Creación de un modelo predictivo con una herramienta “no code”
Funcionalidades y secciones de BigML
Seguimiento del proceso para la obtención de un modelo predictivo
Integración del modelo obtenido en BigML en una aplicación de marketing
Aplicación de las herramientas de GCP (Google Cloud Platform) para I.A.
Gestión de datos con BigQuery
Creación de un modelo predictivo con BigQuery
Generación de un cuadro de mandos (KPI) con DataStudio
Creación de un agente inteligente con DialogFlow
Introducción al desarrollo de IA con python
Planteamiento de un algoritmo de ML
Ejecución del código para la obtención de un modelo de IA
Caracterización de un autoencoder y de una red neuronal convolucional
Proceso de diseño y programación de una solución de IA.
Moverse con comodidad y confianza en entornos de alta complejidad, sabiendo modularizar los problemas en unidades más pequeñas y acometiendo las soluciones de éstas de forma ágil.
Desarrollo de un pensamiento lo más abierto posible en relación al contexto técnico en el que hay que profundizar cuando se precisa personalizar especialmente la estrategia de marketing de una empresa o cliente
Desarrollar proactividad y actitud emprendedora en la autoformación y la mejora de las habilidades para alcanzar los objetivos marcados en la estrategia de marketing digital en cada situación.
