Contenidos:

Caracterización de lenguajes de programación:

– Programa informático. Etapas. Lenguajes de programación.

– Principales características en un lenguaje de programación para IA. Bibliotecas.

Rendimiento en ejecución. Herramientas. Soporte.

– Principales Lenguajes de programación para Inteligencia Artificial: Python, R, Java,

Javascript, NodeJS, JSON, entre otros.

– Lenguajes de marcado. Información de sus etiquetas.

Desarrollo de aplicaciones de IA:

– Plataformas de IA: Librerías. Servicios. Ejemplos (Azzure, AWS. Amazon Alexa, Bixby,

Microsoft Cortana, IBM Watson, Google Assistant, entre otras).

– Entornos de modelado de IA:

• Herramientas de modelado. Librerías, algoritmos y modelos predefinidos, recolección de

datos, manipulación de datos, Evaluación de resultados. Ejemplos (Azure machine learning studio,

SPSS modeler de IBM, Knime, entre otros).

• Modelado de redes neuronales. Módulos predefinidos. Ejemplos (TensorFlow).

• Herramientas de generación de código para crear software con comportamiento

inteligente.

Evaluación de la Convergencia tecnológica:

– Conexión entre tecnologías: Voz, datos, sonido, imágenes.

– Ventajas de la convergencia tecnológica.

– Sistemas de convergencia electrónica: Blockchain, IoT, Cloud, entre otros.

– Características de Blockchain.

– Características de IoT.

– Características de Cloud.

– Seguridad en la convergencia tecnológica.

Evaluación de modelos de automatización industrial y de negocio:

– Estrategias corporativas. Tendencias.

– Modelos de negocio. Tendencias.

– Gestión de activos y recursos. Tendencias.

– Modelos de automatización. Tendencias