¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo puede usarla? - 7 de noviembre de 2019 - TecnoWebinars.comWebinar • Big Data: Big Data • TODOS
¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo puede usarla?Agéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!
Una introducción a lo que es y para qué puede utilizarlo en su empresa u Organización
Jueves, 7 de noviembre de 2019, de 09.00 a 10.00 hs Horario de Ohio (US)
Webinar en español
La inteligencia artificial es un conjunto de técnicas y tecnologías que operan automáticamente orientadas a imitar la forma como los seres humanos piensan,razonan y ejecutan acciones. Se aplican a la solución de problemas de optimización, predicción, diagnóstico y planificación.
Los sistemas construidos para la inteligencia artificial se denominan agentes o agentes inteligentes. Tienen múltiples propiedades tales como autonomía, aprendizaje,ubicuidad, proactividad y si trabajan múltiples agentes se generan propiedades tales como la cooperación, comunicación, coordinación, planificación ...
Los agentes inteligentes pretenden transformar la forma como operan los sistemas construidos por los seres humanos y se pretende que:
a) Operen de forma autónoma (sin intervención humana) por lo que se requiere de sistemas de adquisición de datos en tiempo real fijos y/o ubicuos que operen con una finalidad específica, por lo que deben de tener una forma de medir sus resultados.
b) Operen de forma cooperativa, permitiendo que múltiples agentes ejecuten tareas simples unitariamente pero que su poder se encuentre en la forma como están conectados;
c) Aprendan automáticamente desde experiencias pasadas de tal forma que el mismo sistema se retroalimente para tomar decisiones de forma automática.
Estas técnicas y tecnologías están cambiando la forma cómo los trabajadores desarrollan sus actividades, cómo las organizaciones se relacionan con sus clientes y proveedores, cómo el Estado atiende a los ciudadanos y cómo los ciudadanos se relacionan con sus gobernantes.
También están cambiando cómo las empresas pueden automatizar cada uno de las máquinas en el ámbito de su negocio de tal forma que ahora es posible:
a) conocer la conducta de cada uno de los actores de forma ubicua;
b) capturar de forma masiva datos estructurados y no estructurados;
c) aprender la conducta de cada uno de estos actores desde los datos capturados;
d) conocer los niveles de riesgo de cada uno de estos actores;
e) conocer los niveles de riesgo en la operación de sus equipos.
Esto es posibles gracias a las grandes capacidades de cálculo de la computación paralela (GPUS), gracias a pequeños dispositivos IoT, gracias a los múltiples algoritmos de aprendizaje automático y de optimización y principalmente a los recursos humanos capacitados que pueden trabajar con estas técnicas y tecnologías.
Al final del webinar los participantes podrán:
· Comprender qué es la inteligencia artificial, sus técnicas y aplicaciones.
· Comprender los conceptos de datos, información y conocimiento.
· Diferenciar las propiedades de los sistemas de información y de los sistemas inteligentes.
· Comprender como el reconocimiento de patrones contribuye al proceso de aprendizaje automático.
· Entender el proceso del aprendizaje automático.
· Diferenciar los múltiples tipos de modelos de aprendizaje automático.
· Identificar los algoritmos de aprendizaje automático.
· Conocer las aplicaciones del aprendizaje automático en el ámbito financiero y no financiero.
· Conocer el ciclo de vida de los proyectos del aprendizaje automático.
· Identificar los conocimientos necesarios que debe demostrar unprofesional para tener pro-eficiencia en aprendizaje automático.
Agenda
-
12:00 - 13:00 hsHabla el científico de Datos por Samuel Alonso Oporto Díaz, de LPI
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Ponentes de este webinar
Samuel Alonso Oporto Díaz
Científico de Datos en LPI
· Científico de Datos, especialista en modelado matemático de procesos determinísticos y estocásticos, especialista en simulación continua y discreta.
· Certificación en ISO 31000 Gestión de Riesgos.
· Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería.
· Maestro en Inteligencia Artificial por el Instituto Tecnológico de Monterrey.
· Doctor en Ingeniería de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería.
· Ha desarrollado múltiples proyectos en el ámbito de los modelos predictivos, minería de datos y simulación por eventos discretos, para aplicaciones en empresas de energía, telecomunicaciones,financieras.
· Investigador en Ciencias de Computación con publicaciones en: IJCNN2007, ICAIPR2007, ICIAR2005, LNCS2005, CLEI2004,CLEI2006.
· Ha desempeñado cargos de consultor en la PCM, MINEDU, OSCE, OSINERGMING, DEVIDA, SIS, SUNAT, SUNAFIL, MINSA.
· Ha desempeñado funciones como docentes en las siguientes Universidades a nivel de pregrado y posgrado: UNI, UNMSM, UPC,PUCP, CENTRUM.
· Ha brindado múltiples charlas,conferencias y conferencias sobre la inteligencia artificial en empresas tales como: Telefónica del Perú, Scotiabank, OSINERGMIN, SUNAT, VISANET.
· Asesor de proyectos de tesis.
· Certificación en ISO 31000 Gestión de Riesgos.
· Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería.
· Maestro en Inteligencia Artificial por el Instituto Tecnológico de Monterrey.
· Doctor en Ingeniería de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería.
· Ha desarrollado múltiples proyectos en el ámbito de los modelos predictivos, minería de datos y simulación por eventos discretos, para aplicaciones en empresas de energía, telecomunicaciones,financieras.
· Investigador en Ciencias de Computación con publicaciones en: IJCNN2007, ICAIPR2007, ICIAR2005, LNCS2005, CLEI2004,CLEI2006.
· Ha desempeñado cargos de consultor en la PCM, MINEDU, OSCE, OSINERGMING, DEVIDA, SIS, SUNAT, SUNAFIL, MINSA.
· Ha desempeñado funciones como docentes en las siguientes Universidades a nivel de pregrado y posgrado: UNI, UNMSM, UPC,PUCP, CENTRUM.
· Ha brindado múltiples charlas,conferencias y conferencias sobre la inteligencia artificial en empresas tales como: Telefónica del Perú, Scotiabank, OSINERGMIN, SUNAT, VISANET.
· Asesor de proyectos de tesis.