fbpx

INICIO > PROGRAMAS VIRTUALES > Gerencia y Estrategia > Innovación e inteligencia artificial

Innovación e inteligencia artificial

Inicio: jueves 21 de enero de 2021

Categoría: Gerencia y Estrategia

Fecha de inicio:jueves 21 de enero de 2021
Duración del programa:40.5 horas
(Unidades de Educación Continua CEU's: 4.1)
Dirigido a:Directivos, profesionales, emprendedores y en general toda persona interesada en entender y diseñar modelos de Machine Learning para resolver problemas como detección de fraudes, predicción de ventas, reconocimiento de imágenes.
Horario:Martes y jueves de 18h00 a 20h00, sábado de 08h30 a 10h30.
Inversión:$1.350 más IVA
Tipo de programa:Certificado internacional
Antecedentes:

Las estrategias empresariales han cambiado, podemos notar que cada vez más se incluye a la innovación como parte de los objetivos a alcanzar, sin importa el tamaño del negocio, todos deberían desarrollar con un enfoque estratégico las innovaciones que los diferenciará de la competencia y de esta manera participar en mercados no atendidos y crear nuevos mercados para sus productos y servicios.

Muchos creen que la innovación es un tema de personas creativas e iluminadas que tienen una capacidad superior a las demás, sin embargo, la innovación se puede promover, culturizar, gestionar y desarrollar en todo lugar.

En este curso abordaremos una introducción a la gestión estratégica de la innovación y luego nos enfocaremos en uno de los temas de mayor impacto en esta temática, como lo es el uso de la inteligencia artificial a través del desarrollo de Machine learning.

Objetivos:
  • Comprender que la innovación puede ser gestionada como un sistema.
  • Comprender la estructura de datos y su transformación en información para tomar decisiones.
  • Conocer el propósito del aprendizaje automático y donde se puede aplicar.
  • Desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático.
  • Conocer el uso de herramientas para construcción y validación de modelos de aprendizaje automático.
Beneficios:
  • Participación en una clase virtual con un experto internacional que dicta clases en universidades y escuelas de negocios categorizadas entre las mejores de la región.
  • Participar en un taller/demo con aplicación práctica.
  • Aplicabilidad de contenidos a través del uso de materiales y modelos aplicativos como casos y/o simuladores.
  • Soporte de profesores y consultores con alta experiencia práctica y académica en competencias de gerencia y liderazgo.
  • Acreditación de la International Association for Continuing Education and Training (IACET) y obtención de unidades de educación continua (Continuing Education Units = CEU’s) reconocidas internacionalmente; acreditación de la International Society for Performance Improvement (ISPI), más el aval académico de la USFQ.
  • Acceso a la plataforma de educación virtual Brightspace by Desire2Learn (D2L) utilizada en las mejores universidades del mundo que promueve la interactividad, flexibilidad, acceso remoto, disponibilidad de contenido y comunicación efectiva.
  • Participación en charlas de artes liberales que fomentan el pensamiento crítico, la creatividad, la integración de distintas áreas, y el desarrollo profesional.
  • Opción de acceder a inscripciones de forma preferencial a programas internacionales con enfoque práctico, durante una semana en Europa.

Este programa equivale a un total de 4.1 Unidades de Educación Continua (CEU’s).

Una vez finalizado el programa, Escuela de Empresas, única institución acreditada en Ecuador por la International Association for Continuing Education and Training (IACET) y por la International Society for Performance Improvement (ISPI), otorgará a cada participante un diploma digital: Innovación e inteligencia artificial, de la Universidad San Francisco de Quito.

Para ello, es requisito indispensable que los participantes cumplan con los requerimientos y porcentajes mínimos en asistencia, participación y evaluaciones.

Unidad 1: Gestión estratégica de la innovación.

  • Planificación estratégica de la innovación.
  • Cultura y contexto de la innovación.
  • Proceso de gestión de ideas.
Unidad 2: Transformando datos a información accionable.

  • Tipos y estructuras de datos.
  • Calidad de los datos.
  • Transformación de los datos.
Unidad 3: Introducción a aprendizaje automático.

  • Introducción a aprendizaje automático.
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Introducción a herramientas.
Unidad 4: Clasificación.

  • Introducción a clasificación.
  • Construyendo modelos de clasificación.
  • Laboratorio.
Unidad 5: Algoritmos de regresión.

  • Introducción a regresión.
  • Construyendo modelos de regresión.
  • Laboratorio.
Unidad 6: Mejora de modelos.

  • Principios de mejoras en modelos.
  • Técnicas para mejoras en modelos.
  • Laboratorio.
Unidad 7: Arboles y métodos de conjunto.

  • Introducción a arboles de decisión.
  • Métodos de conjunto.
  • Laboratorio.
Unidad 8: Métodos basados en optimización.

  • Redes neuronales.
  • Maquinas de vectores de apoyo.
  • Laboratorio.
Unidad 9: Agrupación y sistemas de recomendación.

  • Agrupación.
  • Sistemas de recomendación.
  • Laboratorio.
Modalidad y Duración:

Este es un programa virtual, con una duración de 40,5 horas de clases virtuales divididas de la siguiente forma:

DescripciónTotal horas virtuales
Clases virtuales18
Laboratorios14
Horas de capacitación D2L0.5
Horas de estudio individual para autoevaluación y trabajo final8
Número Horas Programa40.5
Estructura Académica:

En conjunto, este programa propone el cumplimiento de 4 objetivos de aprendizaje a ser cubiertos en 9 unidades, 27 temas, y 3 evaluaciones. Cada unidad tomará una semana virtual de estudio y por tanto el programa tomará 9 semanas virtuales.

Recursos y Materiales:

Todo el material de clases lo encuentras en la plataforma virtual D2L, mismo que debe ser revisado oportunamente con el fin de asegurar un proceso de aprendizaje efectivo. Este programa se desarrolla en un ambiente de aprendizaje participativo e intensa colaboración. Los estudiantes deben completar necesariamente el trabajo final, deberes, videoconferencias, revisión de preguntas de repaso, así como participación en foros de discusión. Las actividades virtuales deben completarse durante el plazo de la semana virtual. El siguiente cuadro, resume los recursos y actividades de cada unidad.

Criterios de evaluación:

La evaluación se aplicará de acuerdo con las rúbricas disponibles para: asistencia y participación, deberes, participación, vinculación con el programa, pruebas y trabajo final. Se espera la participación virtual, así como el estudio a través de la revisión de todos los recursos y la realización de todas las actividades que describe cada unidad. Es recomendable planificar la dedicación y trabajo semanal con la debida anticipación.

Asistencia y participación en clase (videoconferencias):

se espera la asistencia y participación en todas las actividades virtuales, así como el cumplimiento de criterios que indica la rúbrica: preparación, participación, colaboración, comunicación, fuentes externas, interacción con compañeros, y reflexión. Esta misma rúbrica se aplica para videoconferencias (en caso de acordar). Revisar la rúbrica de participación en clase.

Participación en laboratorios:

se espera la participación en todos los laboratorios, así como el cumplimiento de criterios que indica la rúbrica: cumplimiento de indicaciones y lineamientos, aplicación de conceptos, aplicación de experiencias y calidad en las intervenciones y retroalimentación. Revisar la rúbrica de participación en foros.

Se espera la participación en la plataforma virtual, así como el estudio a través de la revisión de todos los recursos y la realización de todas las actividades que describe cada unidad. Es recomendable planificar la dedicación y trabajo semanal con la debida anticipación.

Manuel Urías

Master in Business Intelligence and Analytics, Universidad del Valle de Guatemala, Guatemala. Máster en Administración de la Confiabilidad de la Universidad Galileo. Catedrático de indicadores, estadística y medición de resultados organizacionales – people Analytics en la Universidad Rafael Landívar Central y Quetzaltenango y profesor de la Maestría en Talento Humano. Actualmente se desempeña como director de Proyectos de Innovación en PCA Innovation en Guatemala. Ha brindado asesoría a grandes marcas como Dole, Bicsa, Banco de Guatemala, Capital Bank, entre otras.

Marlon Ramos

Lic. en Administración de Sistemas de Información, Universidad Francisco Marroquín – Guatemala, Microsoft Certified Trainer, Microsoft AI Certified Engineer. Cuenta con más de 20 años de experiencia en consultoría y desarrollo de software. Ocupó cargos como arquitecto de Software – StrategyLink, jefe de Desarrollo de Software – Ingenio La Unión, consultor – Secretaria de Integración Económica Centroamericana, Instructor Técnico – New Horizons. Actualmente se desempeña como Senior Customer Engineer en Microsoft.

RESUMEN
Fecha de inicio:jueves 21 de enero de 2021
Duración del programa:40.5 horas
(Unidades de Educación Continua CEU's: 4.1)
Dirigido a:Directivos, profesionales, emprendedores y en general toda persona interesada en entender y diseñar modelos de Machine Learning para resolver problemas como detección de fraudes, predicción de ventas, reconocimiento de imágenes.
Horario:Martes y jueves de 18h00 a 20h00, sábado de 08h30 a 10h30.
Inversión:$1.350 más IVA
Tipo de programa:Certificado internacional
DETALLE
Antecedentes:

Las estrategias empresariales han cambiado, podemos notar que cada vez más se incluye a la innovación como parte de los objetivos a alcanzar, sin importa el tamaño del negocio, todos deberían desarrollar con un enfoque estratégico las innovaciones que los diferenciará de la competencia y de esta manera participar en mercados no atendidos y crear nuevos mercados para sus productos y servicios.

Muchos creen que la innovación es un tema de personas creativas e iluminadas que tienen una capacidad superior a las demás, sin embargo, la innovación se puede promover, culturizar, gestionar y desarrollar en todo lugar.

En este curso abordaremos una introducción a la gestión estratégica de la innovación y luego nos enfocaremos en uno de los temas de mayor impacto en esta temática, como lo es el uso de la inteligencia artificial a través del desarrollo de Machine learning.

Objetivos:
  • Comprender que la innovación puede ser gestionada como un sistema.
  • Comprender la estructura de datos y su transformación en información para tomar decisiones.
  • Conocer el propósito del aprendizaje automático y donde se puede aplicar.
  • Desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático.
  • Conocer el uso de herramientas para construcción y validación de modelos de aprendizaje automático.
Beneficios:
  • Participación en una clase virtual con un experto internacional que dicta clases en universidades y escuelas de negocios categorizadas entre las mejores de la región.
  • Participar en un taller/demo con aplicación práctica.
  • Aplicabilidad de contenidos a través del uso de materiales y modelos aplicativos como casos y/o simuladores.
  • Soporte de profesores y consultores con alta experiencia práctica y académica en competencias de gerencia y liderazgo.
  • Acreditación de la International Association for Continuing Education and Training (IACET) y obtención de unidades de educación continua (Continuing Education Units = CEU’s) reconocidas internacionalmente; acreditación de la International Society for Performance Improvement (ISPI), más el aval académico de la USFQ.
  • Acceso a la plataforma de educación virtual Brightspace by Desire2Learn (D2L) utilizada en las mejores universidades del mundo que promueve la interactividad, flexibilidad, acceso remoto, disponibilidad de contenido y comunicación efectiva.
  • Participación en charlas de artes liberales que fomentan el pensamiento crítico, la creatividad, la integración de distintas áreas, y el desarrollo profesional.
  • Opción de acceder a inscripciones de forma preferencial a programas internacionales con enfoque práctico, durante una semana en Europa.
CERTIFICADO

Este programa equivale a un total de 4.1 Unidades de Educación Continua (CEU’s).

Una vez finalizado el programa, Escuela de Empresas, única institución acreditada en Ecuador por la International Association for Continuing Education and Training (IACET) y por la International Society for Performance Improvement (ISPI), otorgará a cada participante un diploma digital: Innovación e inteligencia artificial, de la Universidad San Francisco de Quito.

Para ello, es requisito indispensable que los participantes cumplan con los requerimientos y porcentajes mínimos en asistencia, participación y evaluaciones.

CONTENIDO
Unidad 1: Gestión estratégica de la innovación.

  • Planificación estratégica de la innovación.
  • Cultura y contexto de la innovación.
  • Proceso de gestión de ideas.
Unidad 2: Transformando datos a información accionable.

  • Tipos y estructuras de datos.
  • Calidad de los datos.
  • Transformación de los datos.
Unidad 3: Introducción a aprendizaje automático.

  • Introducción a aprendizaje automático.
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Introducción a herramientas.
Unidad 4: Clasificación.

  • Introducción a clasificación.
  • Construyendo modelos de clasificación.
  • Laboratorio.
Unidad 5: Algoritmos de regresión.

  • Introducción a regresión.
  • Construyendo modelos de regresión.
  • Laboratorio.
Unidad 6: Mejora de modelos.

  • Principios de mejoras en modelos.
  • Técnicas para mejoras en modelos.
  • Laboratorio.
Unidad 7: Arboles y métodos de conjunto.

  • Introducción a arboles de decisión.
  • Métodos de conjunto.
  • Laboratorio.
Unidad 8: Métodos basados en optimización.

  • Redes neuronales.
  • Maquinas de vectores de apoyo.
  • Laboratorio.
Unidad 9: Agrupación y sistemas de recomendación.

  • Agrupación.
  • Sistemas de recomendación.
  • Laboratorio.
METODOLOGÍA
Modalidad y Duración:

Este es un programa virtual, con una duración de 40,5 horas de clases virtuales divididas de la siguiente forma:

DescripciónTotal horas virtuales
Clases virtuales18
Laboratorios14
Horas de capacitación D2L0.5
Horas de estudio individual para autoevaluación y trabajo final8
Número Horas Programa40.5
Estructura Académica:

En conjunto, este programa propone el cumplimiento de 4 objetivos de aprendizaje a ser cubiertos en 9 unidades, 27 temas, y 3 evaluaciones. Cada unidad tomará una semana virtual de estudio y por tanto el programa tomará 9 semanas virtuales.

Recursos y Materiales:

Todo el material de clases lo encuentras en la plataforma virtual D2L, mismo que debe ser revisado oportunamente con el fin de asegurar un proceso de aprendizaje efectivo. Este programa se desarrolla en un ambiente de aprendizaje participativo e intensa colaboración. Los estudiantes deben completar necesariamente el trabajo final, deberes, videoconferencias, revisión de preguntas de repaso, así como participación en foros de discusión. Las actividades virtuales deben completarse durante el plazo de la semana virtual. El siguiente cuadro, resume los recursos y actividades de cada unidad.

Criterios de evaluación:

La evaluación se aplicará de acuerdo con las rúbricas disponibles para: asistencia y participación, deberes, participación, vinculación con el programa, pruebas y trabajo final. Se espera la participación virtual, así como el estudio a través de la revisión de todos los recursos y la realización de todas las actividades que describe cada unidad. Es recomendable planificar la dedicación y trabajo semanal con la debida anticipación.

Asistencia y participación en clase (videoconferencias):

se espera la asistencia y participación en todas las actividades virtuales, así como el cumplimiento de criterios que indica la rúbrica: preparación, participación, colaboración, comunicación, fuentes externas, interacción con compañeros, y reflexión. Esta misma rúbrica se aplica para videoconferencias (en caso de acordar). Revisar la rúbrica de participación en clase.

Participación en laboratorios:

se espera la participación en todos los laboratorios, así como el cumplimiento de criterios que indica la rúbrica: cumplimiento de indicaciones y lineamientos, aplicación de conceptos, aplicación de experiencias y calidad en las intervenciones y retroalimentación. Revisar la rúbrica de participación en foros.

Se espera la participación en la plataforma virtual, así como el estudio a través de la revisión de todos los recursos y la realización de todas las actividades que describe cada unidad. Es recomendable planificar la dedicación y trabajo semanal con la debida anticipación.

PROFESORES
Manuel Urías

Master in Business Intelligence and Analytics, Universidad del Valle de Guatemala, Guatemala. Máster en Administración de la Confiabilidad de la Universidad Galileo. Catedrático de indicadores, estadística y medición de resultados organizacionales – people Analytics en la Universidad Rafael Landívar Central y Quetzaltenango y profesor de la Maestría en Talento Humano. Actualmente se desempeña como director de Proyectos de Innovación en PCA Innovation en Guatemala. Ha brindado asesoría a grandes marcas como Dole, Bicsa, Banco de Guatemala, Capital Bank, entre otras.

Marlon Ramos

Lic. en Administración de Sistemas de Información, Universidad Francisco Marroquín – Guatemala, Microsoft Certified Trainer, Microsoft AI Certified Engineer. Cuenta con más de 20 años de experiencia en consultoría y desarrollo de software. Ocupó cargos como arquitecto de Software – StrategyLink, jefe de Desarrollo de Software – Ingenio La Unión, consultor – Secretaria de Integración Económica Centroamericana, Instructor Técnico – New Horizons. Actualmente se desempeña como Senior Customer Engineer en Microsoft.

ACCESOS RÁPIDOS

INSCRIPCIÓN

DESCARGA EL DESCRIPTIVO

horario

Horas

40.5 (4.1 CEU’s)

recursosvirtuales

Recursos virtuales

10

actividad-virtual

Actividades virtuales

10

videoconferencia

Videoconferencias

18

foros-93

Foros

6

evaluaciones

Evaluaciones

6

trabajo-final

Trabajo final

1

Chatea con un asesor
Hola, ¿tienes alguna duda sobre Innovación e inteligencia artificial?