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Sensibilización & entendimiento

Colaboración: Aprende, colabora y transforma tu empresa con la inteligencia artificial generativa

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Fondo Formación Euskadi

Impulsa tu empresa con IA colaborativa. En este curso aprenderás los fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y cómo implementarla de manera efectiva en tu entorno laboral. Descubre cómo optimizar tu comunicación con las IAGs, personalizar sus interacciones y aprovechar herramientas de productividad que mejorarán cada área de tu empresa. ¡Transforma la forma en que trabajas y colabora con la tecnología para alcanzar nuevos niveles de éxito!

Colaboración: Aprende, colabora y transforma tu empresa con la inteligencia artificial generativa

Información básica

Tipo de curso: Curso

Ubicación: Trapagaran

Modalidad: Offline

Formación reglada: NO

Número de horas: 16 horas

Número de plazas: 15 plazas

Tecnologías y áreas de conocimiento

Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo

Minería de textos (Text Mining) Reconocimiento / procesamiento de imágenes Reconocimiento de voz Máquinas autónomas IA Generativa

Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo

Entendimiento del negocio Entendimiento de los datos Preparación de los datos Despliegue de los modelos

Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

1. Inteligencia Artificial

Modelos del lenguaje Porcesamiento del lenguaje natural IA robusta, legal y ética

2. Datos

Análisis y Visualización de Datos Calidad, Gobernanza y Ética de los Datos Economía del Dato y Espacios de Datos compartidos

3. Conectividad y sistemas ciberfísicos

Nada

4. Automatización y robótica inteligentes

Nada

5. Infraestructuras y computación

Arquitectura de Redes y Comunicaciones Seguridad en la Nube

Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

Áreas no relacionadas

Gestión del talento de IA Aspectos éticos y sociales de la IA Aspectos normativos y regulatorios de IA Cambio cultural en las organizaciones por la IA Usos de la IA en el día a día (IA Generativa y otras aplicaciones prácticas)

Roles que se adecúan al contenido de este curso

En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.

Curso óptimo para este rol

Data Analyst

Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Architect

Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Despliegue de los modelos

Curso óptimo para este rol

Data Engineer

Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Governance

Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Scientist

Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Modelado

Evaluación de los resultados

Curso óptimo para este rol

Data Translator

Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

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