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ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
El Plan de estudios de este Curso de Inteligencia Artificial y Productividad de ISEIE Argentina ha sido diseñado por un equipo docente que seleccionó cuidadosamente los contenidos para desarrollar un programa exhaustivo y actualizado. Este curso está orientado a integrar conocimientos académicos y habilidades prácticas en un contexto global competitivo, adaptado al mercado laboral argentino.
El material de estudio se presenta en un formato 100% online, garantizando comodidad y accesibilidad. Además, utiliza la metodología Relearning, que permite consolidar los conocimientos mediante la repetición estratégica de los contenidos, asegurando que estos se mantengan vigentes y relevantes a lo largo del tiempo.
1.1 Historia y evolución de la IA
1.2 Fundamentos de la IA
1.3 Tipos y aplicaciones de la IA
1.4 Algoritmos y modelos de inteligencia artificial
1.5 Retos y futuro de la Inteligencia Artificial
1.6 Impacto de la IA en el entorno laboral
2.1 Diferencia entre IA, Machine Learning y Deep Learning
2.2 IA General y superinteligencia
2.3 Modelos y algoritmos fundamentales en IA
2.4 Aspectos éticos y desafíos en la inteligencia artificial
2.5 IA en la Cuarta Revolución Industrial
2.6 Avances en investigación y desarrollo en IA
3.1 Introducción a las herramientas de IA para la productividad
3.2 Herramientas de IA para la automatización de procesos
3.3 Asistentes virtuales
3.4 Software de gestión inteligente
3.5 Herramientas de IA para la gestión del tiempo y organización
3.6 IA para la creatividad y generación de contenidos
3.7 IA en la Creación de videos y presentaciones
4.1 Introducción a la automatización con IA
4.2 Técnicas de automatización con IA
4.3 IA en la gestión de tareas y productividad
4.4 Aplicaciones avanzadas de IA en la automatización
4.5 Ejemplos prácticos de aplicaciones
5.1 Fundamentos del análisis predictivo
5.2 Modelos y algoritmos de aprendizaje automático para predicción
5.3 Recopilación y preparación de datos para predicción
5.4 Toma de decisiones basada en modelos predictivos
5.5 Herramientas y plataformas para el análisis predictivo
5.6 Uso de datos para prever tendencias
5.7 Introducción al machine learning
6.1 Fundamentos del diseño de flujos de trabajo con IA
6.2 Herramientas y tecnologías para la automatización de flujos de trabajo
6.3 Identificación y mapeo de procesos para automatización
6.4 Implementación de modelos de IA en flujos de trabajo
6.5 Monitoreo y optimización de flujos automatizados
6.6 Consideraciones éticas y de seguridad en flujos de trabajo con IA
6.7 Integración de IA en procesos empresariales
6.8 Herramientas de workflow automation
7.1 Fundamentos de la gestión del tiempo con IA
7.2 Asistentes virtuales y automatización de agendas
7.3 Priorización de tareas con algoritmos de IA
7.4 IA para la reducción de tareas repetitivas y distracciones
7.5 Análisis de productividad y optimización del tiempo con IA
7.6 Aplicaciones de IA para la planificación y organización
7.7 Técnicas de productividad mejoradas
7.8 Ética y limitaciones del uso de IA en la gestión del tiempo
8.1 Introducción al procesamiento del lenguaje natural (NLP)
8.2 Fundamentos del NLP: Cómo las máquinas entienden el lenguaje
8.3 NLP para automatización y productividad
8.4 Modelos de NLP avanzados y su aplicación en la inteligencia artificial
8.5 Análisis de datos con NLP: Minería de texto y sentimiento
8.6 Desafíos y Consideraciones éticas en NLP
8.7 Herramientas para la generación y análisis de texto
8.8 Chatbots y asistentes inteligentes
9.1 Introducción a la IA en la Colaboración en Equipo
9.2 Herramientas de IA para la Comunicación y Coordinación
9.3 IA para la Gestión de Proyectos y Productividad en Equipos
9.4 IA para la Toma de Decisiones Colaborativas
9.5 IA para la Creación y Edición de Contenidos en Equipo
9.6 Desafíos y Ética en el Uso de IA para la Colaboración
9.7 Software de colaboración potenciado por IA
9.8 Dinámicas de trabajo optimizadas
10.1 Introducción a la Implementación de Proyectos de IA
10.2 Definición del Problema y Recolección de Datos
10.3 Selección de Herramientas y Modelos de IA
10.4 Entrenamiento, Evaluación y Optimización de Modelos
10.5 Implementación y Despliegue de IA en Entornos Reales
10.6 Monitoreo, Ética y Mejora Continua en Proyectos de IA
10.7 Etapas para integrar IA en un proyecto
10.8 Gestión del cambio tecnológico
11.1 Fundamentos de la Ética en Inteligencia Artificial
11.2 Sesgos y Discriminación en los Algoritmos de IA
11.3 Privacidad y Protección de Datos en la IA
11.4 Seguridad en Sistemas de IA y Ciberseguridad
11.5 IA Responsable y Toma de Decisiones Transparentes
11.6 Gobernanza y Marco Legal de la Inteligencia Artificial
11.7 Ética en la automatización del trabajo y el impacto social de la IA
11.8 Responsabilidad en el uso de la tecnología
11.9 Consideraciones legales y éticas
Nota: El contenido del programa académico puede estar sometido a ligeras modificaciones, en
función de las actualizaciones o de las mejoras efectuadas.
El Curso de Inteligencia Artificial y Productividad de ISEIE Argentina está dirigido a profesionales, emprendedores, estudiantes y cualquier persona interesada en mejorar su productividad a través del uso de la inteligencia artificial.
No se requieren conocimientos previos para participar, ya que el Curso de Inteligencia Artificial y Productividad de ISEIE Argentina abarca desde los conceptos básicos hasta los más avanzados. Es ideal para quienes desean optimizar procesos, liderar proyectos innovadores o destacarse en el mercado laboral.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS
(European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta
y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Llena el siguiente formulario de ISEIE para descargar el temario del programa académico y recibir toda la información en tu correo electrónico.
Descubre todas las preguntas más frecuentes del Curso de Inteligencia Artificial y Productividad de ISEIE, y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.
El curso se puede completar en 4 semanas, dedicando entre 4 y 6 horas semanales.
No, el curso está diseñado tanto para principiantes como para personas con experiencia previa.
Recibirás un certificado oficial de ISEIE España que acredita tus conocimientos.
Sí, el contenido es accesible desde computadoras, tabletas y teléfonos inteligentes.
Sí, contarás con acceso ilimitado al material del curso para revisarlo cuando lo desees.
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