Arquitectura tecnológica para la IA empresarial I
Arquitectura tecnológica para la IA empresarial I El precio original era: $39.99.El precio actual es: $19.99.
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El rol autónomo de la IA
El rol autónomo de la IA El precio original era: $39.99.El precio actual es: $19.99.

Arquitectura tecnológica para la IA empresarial II

El precio original era: $39.99.El precio actual es: $19.99.

Atención: Tu acceso al curso estará disponible por 3 meses luego de iniciar por primera vez.
Descripción

Descripción

Duración Estimada: 2 horas            Nivel de Formación: Medio

Con el contenido de esta unidad el alumno estudiará la aplicación de la IA en las Pymes, y más concretamente en la optimización de la interacción con el cliente.

Dirigido a

Dirigido a

  1. Profesionales de equipos directivos de Pymes que quieran adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para impulsar la gestión transformación digital de sus empresas y con ello mejorar la productividad y sus posibilidades de crecimiento e internacionalización.
Competencias

Competencias

  1. Evaluar objetivamente las decisiones arquitectónicas vinculadas al despliegue de soluciones de IA en entornos empresariales, comprendiendo el papel estratégico de componentes como APIs, plataformas low-code y arquitecturas desacopladas, con el fin de facilitar la integración, gobernanza y escalabilidad sostenible de sistemas inteligentes en organizaciones reales.
Objetivos

Objetivos

  1. Identifica los componentes clave de una arquitectura desacoplada para IA, su función en el despliegue y claves de mantenimiento de soluciones empresariales.
  2. Analiza el impacto de decisiones tecnológicas como el uso de APIs o plataformas low-code en la escalabilidad, integración y flexibilidad del sistema.
  3. Evalúa la coherencia entre las decisiones arquitectónicas y las necesidades organizativas en términos de gobernanza, sostenibilidad y adaptabilidad.
Contenidos

Contenidos

  1.  

    1. Arquitectura de referencia: TensorFlow, PyTorch, etc.

    2. Plataformas low-code/no-code y su impacto.

    3. Gestión de APIs y arquitecturas desacopladas.

    4. Estrategias de despliegue de modelos de IA.