Curso de IA para Recursos Humanos. Incluye 2 Masterclass en diferido

Descripción

La Inteligencia Artificial está revolucionando la manera de interactuar con la tecnología e información y está modificando la forma de tomar decisiones a través de sistemas automáticos en el ámbito de los Recursos Humanos.

¿Te gustaría ahorrar horas de trabajo en tu día a día gracias a la inteligencia artificial? ¡Apúntate!

Con este Curso de IA para Recursos Humanos aprenderás cuáles son las plataformas más populares de IA para la gestión de talento y cómo integrar las herramientas en los procesos de selección.

Además, a través de este Curso de IA para Recursos Humanos online conocerás las mejores estrategias para impulsar la retención de talento y conseguirás evaluar los resultados de forma sencilla.

El Curso de IA para Recursos Humanos incluye 2 Masterclass que podrás visualizar en diferido con Claudia Fuentes Rueda, docente experta en la materia.



El Curso de IA para Recursos Humanos cuenta con:

• Tutorías personalizadas.
• Bolsa de empleo.

Si quieres explorar nuevas fronteras tecnológicas, ¡este curso es para ti!

Metodología

El proceso de enseñanza se lleva a cabo siguiendo una metodología de estudio a distancia. A lo largo del desarrollo de la acción formativa podrás estar en contacto con los tutores del curso de forma permanente a través del teléfono y el e-mail. Estos serán quienes controlen tu progreso y evalúen tu aprendizaje.

La evaluación de este curso online está estructurada del siguiente modo:

– Autoevaluación de cada unidad o tema. Se lleva a cabo tras finalizar el estudio del mismo. No se enviará a tutoría para corregir.

– Evaluación final.

Además, incluye 2 sesiones online que podrás visualizar en diferido con una docente experta en la materia.

Contenidos

UNIDAD 1. Introducción a la Inteligencia Artificial

• Introducción
  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
    • Contexto de transformación digital
    • De dónde venimos
    • ¿Qué impulsa la inversión en IA?
  • Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning
• Tendencia actual en IA: uso compartido de casos
• Hemos aprendido

 

UNIDAD 2. Transformación digital e Inteligencia Artificial

• Transformación digital e Inteligencia Artificial
  • Cómo potenciar la transformación digital
    • ¿Por dónde empezar?
  • El paradigma de la Inteligencia Aumentada
  • Cómo aprovechar la Inteligencia Artificial
    • Impacto corporativo de la IA
    • Impacto en los empleados
  • Visión global para el futuro del trabajo
    • Nuevos perfiles profesionales
    • Innovar con la fuerza laboral
    • Puestos de trabajo e Inteligencia Artificial
    • Ámbitos íntimamente ligados a la Inteligencia Artificial
  • Hemos aprendido

 

UNIDAD 3. Robótica y Automatización

• Robótica y automatización
  • Robótica
    • Los Cobots
    • Aplicaciones de la robótica
    • Tendencias en robótica
  • Los peligros de la automatización
  • Progreso en tecnología de asistencia al usuario
  • Hemos aprendido

 

UNIDAD 4. Tecnología e Innovaciones asociadas a la IA

• Tecnología
  • Tecnologías maduras: Big Data
    • Las V’s del Big Data
    • Datificación
      • Datificación – volúmenes de datos
  • Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
    • Edge Computing
      • Factores clave de Edge Computing
      • Redes 5G
    • Gemelos digitales
      • Obtener el máximo valor del gemelo digital
    • Inversiones en innovación para IA
  • Capacidades de inteligencia artificial
    • Perspectivas de analítica
  • Data Mining
    • Qué es Data Mining
    • Etapas y ejemplos de Data Mining
  • Algoritmos Descriptivos
  • Algoritmos Predictivos
• Machine Learning
  • Bases del aprendizaje automático
  • Cómo hacer aprender a una máquina
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Hemos aprendido

 

UNIDAD 5. Ámbitos de aplicación

• Ámbitos de aplicación
  • Sectores donde se aplica la Inteligencia Artificial
    • Salud
      • Problemática de la IA en medicina
    • Sector financiero y seguros
    • Industria 4.0+
    • Medios de comunicación
    • Desarrollo de software
    • Sistemas expertos
    • Visión artificial
• Ámbitos en los que no aplicamos la IA
• Hemos aprendido

 

UNIDAD 6. Recomendaciones

• Recomendaciones
  • Cómo introducir cambios hacia la Inteligencia Artificial
    • Contexto de innovación
    • Conviértete en Knowmad
  • Nuevos métodos de trabajo
    • Qué están haciendo las empresas
      • Agile Data
  • Un paso más allá: la Computación Cognitiva
    • Sistemas cognitivos
• Hemos aprendido

 

UNIDAD 7. Futuro de la IA

• Futuro de la IA
  • Futuro a corto plazo
    • Algunas cifras a corto plazo
  • Futuro a medio plazo
    • Hiper-personalización
    • Data Native y DataPools
  • Futuro a largo plazo
    • Empatía e Inteligencia Artificial
    • Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial
• Hemos aprendido

 

UNIDAD 8. Liderazgo y gestión de proyectos de inteligencia artificial

• Liderazgo y gestión de proyectos de datos
  • Introducción al agilismo
    • ¿Por qué existe el enfoque «ágil»?
    • Entrega dirigida por el valor de negocio
    • Valores añadidos de la propuesta ágil
    • Enfoque ágil vs enfoque tradicional
    • Cambio en la triple restricción
    • Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
    • Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
    • Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
    • Por qué la Inteligencia Artificial implica ser ágil
• Metodologías ágiles
  • Scrum
    • Elementos de Scrum
    • Roles en Scrum
  • Kanban
  • Lean
  • Relación entre metodologías ágiles
  • Nuevas propuestas ágiles de gestión
• Liderazgo en un entorno ágil
  • El líder facilitador
  • Liderazgo y coaching para las personas
• Hemos aprendido

 

CONTENIDO DE LAS MASTERCLASS

 

MASTERCLASS 2:

Tutor

Tutor del curso: Teo Chinchilla

Docente experto.

 

Docente Masterclass: Claudia Fuentes Rueda

Ingeniera de Telecomunicaciones por la Universidad de Granada, ha desarrollado su carrera profesional en el ámbito de Big Data e IA, entre otras. Actualmente Gerente de la empresa TM Digital, una operadora de telecomunicaciones local de Granada, con la cuál se han impartido varios cursos para enseñar y mostrar el mundo de IA para sus clientes y pymes granadinas. Además también es profesora en dos FP de informática de las Mercedarias.

Objetivos

• Ser capaz de apreciar la conveniencia de aplicar la inteligencia artificial en las empresas y en el contexto laboral.
• Saber qué significar la expresión ‘Inteligencia Artificial’ para utilizarla con propiedad y aprender conceptos clave utilizados en cualquier contexto de la IA.
• Conocer los retos a los que nos enfrentamos.
• Descubrir cuál es el objetivo realista de la inteligencia artificial para llegar a la inteligencia aumentada y cómo puede ayudar a las empresas.
• Conocer qué son los RPA y ejemplos de empresas que los usan.
• Saber qué son los Cobots y cuál es el uso más extendido de la inteligencia artificial.
• Aprender qué riesgos supone el uso de la IA.
• Descubrir cuáles son las tendencias actuales y futuras sobre inteligencia artificial.
• Conocer las tecnologías más usadas, como Big Data, Digital Twins, Edge computing y cuál es el próximo estándar de transmisión de datos 5G.
• Saber cómo la IA puede ayudar a potenciar el proceso de transformación digital de las empresas.
• Conocer cuál es la perspectiva a corto, medio y largo plazo de la IA y de las innovaciones asociadas.