Programa Superior en Inteligencia Artificial [PSIA]

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Desde el 22/11/2019 hasta el 21/02/2020

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Fin de semana (viernes de 16:30 a 21:30h y sábados de 9:00 a 14:00h)

Bilbao y Oviedo:
Fin de semana (viernes de 16:00 a 21:00h y sábados de 9:00 a 14:00h)

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92%Ratio de
empleabilidad

¿Por qué PSIA?

  • Seguimiento personalizado Flexibilidad de horarios para poder compatibilizarlo con tu vida personal y profesional.
  • Claustro El profesorado del El Instituto de la Economía Digital de ESIC está compuesto por más de 500 reputados profesionales en su ámbito, que trabajan día a día en las disciplinas que imparten y el programa.
  • Empleabilidad talento digital ICEMD es la fuente de talento más grande de España donde las empresas (Prisa, PwC, Indra, Iberia, El Corte Inglés) acuden a reclutar talento para incorporar en sus compañías.
  • Garantía y Compromiso ICEMD Si tienes que abandonar el Máster durante las dos primeras semanas, podrás repetirlo sin coste alguno dentro del mismo año académico o del siguiente.

Metodología

Con una metodología basada en el aprendizaje práctico, durante los 3 meses de formación tendrás acceso a masterclasses, encuentros de emprendedores, jornadas profesionales y workshops que completen tu formación. Además tendrás accesible en el Aula Virtual toda la documentación académica del programa así como materiales de apoyo extra. Finalmente podrás aplicar todo lo aprendido con un proyecto sobre una marca real.

CRITERIOS METODOLÓGICOS

Acompañamiento personalizado

Aula virtual

Proyectos reales con marcas reales

100% networking international

Lifelong learning: eventos

Con este programa vas a aprender a diseñar planes de marketing integrales, cruzando estrategias de SEO y SEM, Display, Inbound, Brand content y Affiliate Marketing, aplicando las más punteras tácticas digitales de captación y fidelización de leads.

  • 1

    Introducción a la Inteligencia Artificial

    • Introducción sobre la evolución de las tecnologías clave de Inteligencia Artificial
    • Historias inspiradoras y la importancia creciente de IA
    • Aplicaciones generales de IA
    • Inteligencia Artificial como un servicio
    • Primer ejercicio de modelado de predicción
    • Diferentes posibilidades en términos de la aplicación de las tecnologías de IA en diferentes
    • Casos de Uso
  • 2

    Introducción a la Generación de Modelos

    • Comprensión de un Modelo de análisis predictivo
    • Crear un modelo de predicción para empresas B2B
    • Crear un modelo de predicción para una empresa de comercio electrónico
    • Construcción de Modelos de Machine Learning para la Retención de clientes
    • Creación de un modelo de predicción para calcular y predecir el valor de vida del cliente
    • Introducción al agrupamiento y segmentación
  • 3

    Metodología de diseño de Soluciones de Inteligencia Artificial

    • Metodología para el diseño de soluciones en IA
    • Ideación de soluciones con Design Thinking
    • Business Plan
  • 4

    Dirección de Proyectos de Inteligencia Artificial I

    • Claves de la Dirección de Proyectos de IA
    • Explicación de las Metodologías ágiles
    • Análisis de procesos clave de la IA
    • Tecnologías IA
  • 5

    Dirección de Proyectos de Inteligencia Artificial II

    • Metodología Lean aplicada a Proyectos de IA
    • Herramientas Lean en Proyectos de IA
    • Impacto de los Proyectos de IA en las Relaciones Laborales
    • Fases para la realización de un Proyecto de IA
  • 6

    Inteligencia Artificial Aplicada. Frameworks

    • Concepto de Inteligencia Artificial Aplicada
    • Introducción a los Frameworks existentes:
      • Tensorflow
      • Keras
      • CNTK
      • IBM Watson
      • Google ML
      • Microsoft Cognitive Services
      • Amazon Servicios de IA
      • Big ML
      • Plataforma Intel
      • SAP Hanna
  • 7

    Creación de resultados comerciales

    • Cómo vender el valor de negocio de cualquier nueva iniciativa tecnológica
    • Reducir el riesgo construyendo experimentos para superar los "supuestos de salto de fe"
    • Coste de la tecnología y selección de la plataforma de IA adecuada y tecnología asociada + equipos de expertos
    • Crear una hoja de ruta de transformación digital que aproveche la IA y otras tecnologías emergentes.
  • 8

    Casos de Uso de la Inteligencia Artificial

    • Sales and Marketing
    • Manufacturing and Supply Chain Management
    • Customer Service HR
    • Legal, Finance and Backoffice
  • 9

    Modelos de Inteligencia Artificial aplicados al CRM

    • Modelos predictivos para el comportamiento del cliente
    • Clustering de clientes según datos de CRM
    • Custering según eventos del sitio web
    • Nombrar y crear segmentos a partir de clústeres
    • Entendiendo y aplicando a Salesforce Einstein
  • 10

    Modelos de Inteligencia Artificial aplicados a Paid Media

    • Soluciones de Machine Learning para campañas SEM para optimizar presupuestos
    • Generación de Contenidos
    • Compra de medios con inteligencia artificial, Generador de compra de medios autónomos
  • 11

    Modelos de Inteligencia Artificial aplicados en el Customer Journey

    • Gestión de Leads y clientes utilizando sistemas autónomos de Inteligencia Artificial. Identificación y Target de los clientes
    • Generación de Marketing conversacional para todo el Customer Journey
    • Generar y Optimizar toda la experiencia del cliente para ser relevante y personalizada para cada uno de los puntos de contacto
  • 12

    Modelos de Inteligencia Artificial aplicados al Procesamiento del Lenguaje Natural

    • Aplicando la IA para crear contenido de marketing brillante, analizar el texto con diferentes tonos y realizar cambios en el idioma del escritor en tiempo real
    • Creación de un Chat Bot utilizando el framework de IBM en Telegram
  • 13

    Aplicación de la Inteligencia Artificial en Ventas

    • Creación de asistentes de ventas automatizados
    • Identificar leads más rápidamente a través de conversaciones de correo electrónico similares a los humanos
    • Gestión del Funnel de Ventas de forma automatizada desde la oportunidad de venta, con alertas de ventas
    • Aprendizaje del modelo para una óptima conversión de Leads
  • 14

    Aplicación de Inteligencia Artificial en Social Media

    • Utilizar IA para procesar datos de los medios sociales, descubrir los patrones para encontrar y traducir las percepciones en una dirección
    • Generación de Contenidos para optimizar los Canales de Social Media
    • Obtener la hoja de ruta para un contenido para redes sociales de primera clase
    • Generar el modelo prospectivo de imágenes, colores, palabras clave y hashtags para inspirar a la audiencia
    • Administrar fácilmente u perfiles y cuentas con IA.
  • 15

    Aplicando Machine Learning para la automatización de campañas de publicidad en Facebook e Instagram

    • Optimizar la gestión de campañas y reducir o eliminar tareas manuales
    • Construir vistas de informes y filtros para obtener rápidamente una visión general del performance de las campañas
    • Aumentar las campañas de Facebook con datos externos: Utilizar integraciones plug-and-Play con Google Analytics y elementos de Media a la medida de Facebook
    • Cargar datos propios de conversión
    • Exportar informes o integrarlos a través de APIs
    • Desarrollo de Campañas de Retargeting Dinámico
    • Prospecting automatizado.
  • 16

    Aplicando Deep Learning para Reconocimiento de Imágenes

    • Implementar maneras innovadoras de llegar a una audiencia en todo momento
    • Revolucionar el marketing interactivo, a través del reconocimiento de imagen
  • 17

    Aplicando Deep Learning para la Fidelización de Clientes

    • Convertir atributos predictivos en datos procesables
    • Diseñar modelos predictivos para crear una experiencia de cliente completamente individualizada desde el correo electrónico, a la página de inicio de la web o de la App
    • Ranking predictivo para generar las páginas de listado de productos utilizando modelos de "aprendizaje para clasificar" para resolver un canal.
  • 18

    Inteligencia Artificial en las Operaciones

    • Vincular la capacidad de IA en procesos
    • Automatización de procesos inteligentes, analítica e Insight
    • Automatización de procesos robóticos (RPA)
    • Procesos y Chatbots
    • Límites a los vínculos de IA
  • 19

    La hoja de ruta de la Inteligencia Artificial

    • Configuración del problema ¿Cuál es tu objetivo de IA?
    • ¿Cómo usa tu industria la IA ahora?
    • ¿Qué infraestructura necesitará?
    • Etapas del crecimiento y madurez de la IA
    • Trabajo en equipo la hoja de ruta de IA
  • 20

    Desarrollo de la arquitectura de la Empresa Cognitiva

    • Comprender los componentes fundamentales para transformar una organización de datos a dirigida por el conocimiento
    • Entender cómo el no establecer una base sólida enfocada en la inteligencia puede impactar en la sostenibilidad, el crecimiento y la renovación de una organización en la economía actual
    • Como identificar, interpretar y aplicar marcos teóricos, modelos y prácticas de otras organizaciones para diseñar una arquitectura de pensamiento dentro de su organización
    • Aumentar el conocimiento individual sobre datos, información, inteligencia y conocimiento que rodea a las organizaciones de hoy

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