PRESENTACIÓN

l desarrollo del programa busca el estar capacitado para diseñar o controlar un proyecto de transformación digital hacia la Industria 4.0 (Factoría Digital) a partir de una de sus principales tecnologías habilitadoras: la Inteligencia Artificial. El curso, con componente práctico, se centrará en una aproximación a las aplicaciones de la Factoría Digital, en base a los principales desarrollos, tecnologías, aplicaciones o servicios actualmente existentes en el mercado.

OBJETIVOS

● Conocer en qué áreas concretas de actividad pueden desarrollarse actividades.

● Poder tener información acerca de los sectores de actividad de mayor capacidad de desarrollo futuro.

● Conocer las distintas tecnologías y aplicaciones existentes, las posibles soluciones que cada una de ellas aporta y la forma idónea de utilizarlas.

● Definir y desarrollar tu propio modelo de proyecto y el Modelo de Negocio idóneo de acuerdo con los nuevos desarrollos de la Inteligencia Artificial en el contexto de la emergente Factoría Digital.

● Capacitar para trabajar de forma directa en empresas del sector.

DESTINATARIOS

Dirigido a residentes en la Región de Murcia interesados en diseñar o controlar un proyecto de transformación digital hacia la Industria 4.0 para mejorar su proyecto empresarial y/o su empleabilidad.

*Se priorizará colectivos con mayor riesgo de exclusión del mercado laboral.

El curso comienza el 27 de septiembre y finaliza el 12 de noviembre. El programa tiene una duración de 7 semanas consecutivas (6 semanas de sesiones conjuntas, 4 semanas de prácticas y una semana de campo).

Las clases conjuntas se desarrollarán principalmente los lunes y jueves de 17.00h a 20.00h, que se reforzarán a través de prácticas durante las cuatro semanas centrales de la programación del curso de 19.00h a 21.00h, según el calendario. Las sesiones serán en formato virtual y en caso de que las condiciones sanitarias lo permitan, se realizarán dos semanas en formato presencial.

La tutoría individual semanal la determinará el alumno con el consultor en el horario que mejor se adapte.

Director de proyecto: José Ignacio Cañal

• Semana del 27/09 – 01/10: Introducción y consultoría inicial. El ecosistema de la industria 4.0. Relevancia de la IA.
  • Sesiones conjuntas: Lunes 27/09, martes 28/09 y jueves 30/09. José Ignacio Cañal.
• Semana del 04/10 – 08/10: Analítica de negocio. Big Data. Modelos de datos.
  • Sesiones conjuntas: Martes 05/10 y jueves 07/10. Miguel Ángel Silicia.
  • Prácticas: Lunes 04/10 y miércoles 06/10. Daniel Estévez.
• Semana del 11/10 – 15/10: Automatización robótica de procesos. Modelos de aprendizaje.
  • Sesiones conjuntas: Lunes 11/10 y jueves 14/10. Ignacio Ayerdi.
  • Prácticas: Miércoles 13/10 y viernes 15/10. Daniel Estévez.
• Semana del 18/10 – 22/10: Herramientas IA y modelos de negocio.
  • Sesiones conjuntas: Lunes 18/10 y jueves 21/10. José Ignacio Cañal.
  • Prácticas: Martes 19/10 y miércoles 20/10. Daniel Estévez.
• Semana del 25/10 – 29/10: Operaciones finanzas y jurídico-fiscal.
  • Sesiones conjuntas: Martes 26/10 y jueves 28/10. Manuel Ruiz.
  • Prácticas: Lunes 25/10 y miércoles 27/10. Daniel Estévez.
• Semana del 01/11 – 05/11: Trabajo de campo
• Semana del 08/11 – 12/11: Business Plan de soluciones basadas en IA.
  • Sesiones conjuntas: Lunes 08/11 y jueves 11/11. José Ignacio Cañal.

*El programa puede estar sujeto a modificaciones.

MÓDULO 1 - INTRODUCCIÓN Y CONSULTORÍA INICIAL. EL ECOSISTEMA DE LA INDUSTRIA 4.0. RELEVANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• La innovación y su gestión.
• El ecosistema de la Industria 4.0.
• Fundamentos y terminología en IA.
• Gemelos Digitales.
• Toma de decisiones automáticas basadas en conocimiento.
• Nuevos modelos de negocio.

MÓDULO 2 - ANALÍTICA DE NEGOCIO. BIG DATA. MODELOS DE DATOS

• Servicios y API´s para acceso a datos.
• Escalabilidad y motores de indexación de datos.
• Visualización de datos.
• Modelado de datos. Bases de Datos Semánticas. Algoritmos.
• Análisis de RR SS. Datos relacionales y Modelado de Red.
• Analítica por sectores.
• Integración de tecnologías de Big Data.

MÓDULO 3 - AUTOMATIZACIÓN ROBÓTICA DE PROCESOS. MODELOS DE APRENDIZAJE

• Automatización de procesos estructurados.
• Casos de Automatización Robótica de Procesos -RPA´s-
• Asistentes Virtuales –Chatbots-
• Visión por Computadora. Reconocimiento de formas e imágenes.
• Procesamiento de Lenguaje Natural –NLP-
• Aprendizaje Automático “Machine Learning”-ML-. Preparación de muestras y modelos de aprendizaje.
• Redes Neuronales. “Deep Learning”-DL-. Modelos Computacionales.

MÓDULO 4 - HERRAMIENTAS IA Y MODELOS DE NEGOCIO

• Google Analytics. Marketing Digital.
• API de Open AI.
• GPT-3 Aproximación y casos.
• Datos estructurados y accesibles. Diffbot.
• Datos de evaluación para modelos de IA. CATS4ML.
• Aprendizaje Lo-Shot.
• Definiendo un modelo de negocio. Business Model Canvas.
• Segmentación de mercado. Definición y validación de propuestas de valor.
• Gestión y escalado de empresas tecnológicas.

MÓDULO 5 - CASOS PRÁCTICOS. OPERACIONES FINANZAS Y JURÍDICO-FISCAL

• Casos prácticos de experiencias reales.
• Producto Mínimo Viable. Desde el prototipo al mantenimiento de aplicaciones.
• Planificación de desarrollo de aplicaciones.
• Ciclo de ventas y monetización.
• Plan Contable-Financiero.
• Aspectos Legales y Regulatorios de la IA.
• Modelos jurídicos, consecuencias y decisiones a tomar.
• Financiación de empresas escalables y no escalables.
• Estrategias de inversión y modelos financieros.
• Modelos de constitución empresarial. Obligaciones fiscales.

MÓDULO 6 - BUSINESS PLAN DE SOLUCIONES BASADAS EN IA

• Definición final de modelos de negocio.
• Propiedad Industrial y Patentes.
• Protección de Datos y su anonimización.
• Ventajas y beneficios fiscales de la innovación para las empresas.
• Opciones de financiación. Ayudas regionales, nacionales, europeas.
• Métricas.
• Presentación de planes de negocio.

MÓDULO 7 - PRÁCTICAS

• Desarrollo de sesiones de prácticas realizadas de forma remota y continua durante el curso.

Para la Formación Transversal se ha de realizar tanto la inscripción como la matrícula.