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Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas

Resuelve problemas empresariales del mundo real gracias a los algoritmos de inteligencia artificial

4.68 (209 reviews)

Students

20.5 hours

Content

Nov 2020

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What you will learn

Optimizar procesos de negocios y empresas.

Dominar la idea general y la teoría de la IA.

Implementar el algoritmo de Q-learning.

Guardar y cargar un modelo de inteligencia artificial.

Construir un modelo de optimización.

Implementar la detención anticipada del entrenamiento.

Maximizar la eficiencia.

Maximizar los ingresos.

Minimizar los costes.

Implementar el muestreo Thompson.

Implementar algoritmos de Deep Q-learning.

Aprovechar la IA para tomar una mejor decisión.

Construir un entorno de IA desde cero.

Implementar el aprendizaje en línea.

Construir redes neuronales artificiales.

Implementar el análisis de la curva de arrepentimiento.


Description

Estructura del curso:

Parte 1 - Optimización de los procesos de negocios y empresas.

  • Estudio de caso: Optimización de los flujos de movimiento de un robot automático en un almacén de comercio electrónico.

  • Solución de inteligencia artificial: Q-learning.

Parte 2 - Minimizar los costes.

  • Estudio de caso: Minimizar los costes de consumo de energía de un centro de datos.

  • Solución de inteligencia artificial: Deep Q-learning.

Parte 3 - Maximizar los ingresos

  • Estudio de caso: Maximizar los ingresos de un negocio de venta en línea al por menor

  • Solución de inteligencia artificial: Muestreo Thompson.


Aplicaciones comerciales en el mundo real:

Con la inteligencia artificial, puedes hacer principalmente tres cosas para cualquier negocio:

  1. Optimizar los procesos de negocio.

  2. Minimizar los costes.

  3. Maximizar los ingresos.

Te mostraremos exactamente cómo tener éxito en estas aplicaciones, a través de casos de estudio de negocios del mundo real. Y para cada una de estas aplicaciones construiremos una IA por separado para resolver el desafío.

  • En la parte 1 - Optimización de procesos, construiremos una IA que optimizará los flujos de movimiento de un robot automatizado en el interior de un almacén de comercio electrónico.

  • En la parte 2 - Minimizar los costes, construiremos una IA más avanzada que minimizará los costes en el consumo de energía de un centro de datos en más del 50% al igual que Google lo hizo el año 2018 gracias a Deepmind.

  • En la parte 3 - Maximizar los ingresos, construiremos una IA diferente que maximizará los ingresos de un negocio minorista online, haciéndolo ganar más de 1 billón de dólares en ingresos,

Pero eso no es todo, esta vez, y por primera vez, hemos preparado una gran innovación para ti. Con este curso, obtendrás un increíble y valioso recurso adicional para tu carrera:

¡un libro de 100 páginas que cubre todo lo relacionado con la inteligencia artificial para los negocios!.

El libro:

Este libro incluye:

  • 100 páginas de explicaciones claras, escritas en un LaTeX hermoso y limpio.

  • Toda la idea básica y la teoría de la IA incluyendo las matemáticas explicadas en detalle.

  • Los tres estudios de caso del curso, y sus soluciones.

  • Tres modelos diferentes de IA, incluyendo Q-Learning, Deep Q-Learning, y muestreo Thompson.

  • Plantillas de códigos.

  • Los ejercicios y sus soluciones para que practiques.

  • Además, muchas técnicas extras y consejos como guardar y cargar modelos, parar antes de tiempo, y mucho más.

Conclusión:

Si quieres conseguir un trabajo bien pagado o crear tu propio negocio exitoso en la IA, entonces este es el curso que necesitas.

Lleva tu carrera en la IA a nuevas alturas hoy con la inteligencia artificial para negocios, el último curso de IA para impulsar tu carrera.


Screenshots

Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas
Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas
Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas
Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas

Content

Introducción

Introducción

Acerca de las valoraciones prematuras en Udemy

Rutas de aprendizaje para Machine Learning e Inteligencia Artificial

Acceso al repositorio Github del curso

Cómo sacarle el 100% de provecho a todo el material en Udemy

El libro del curso

BONUS ADICIONALES DEL CURSO

Bonus 1 - LightGBM (Teoría)

Bonus 1 - LightGBM (Implementación)

Bonus 2 - Estado de la IA (2020)

Bonus 3 - World Model

--------------- PARTE 1 - OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES ---------------

Bienvenido a la Parte 1: Optimización de Procesos Empresariales

Caso Práctico

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 1

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 2

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 3

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 4

Solución de IA

Bienvenido a la sección de teoría

Plan de Ataque

¿Qué es el Reinforcement Learning?

La Ecuación de Bellman

El Plan

Procesos de Decisión de Markov

Política vs Plan

Living Penalty

Idea del Q-Learning

Diferencia Temporal

Visualización del Q-Learning

Implementación

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 5

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 6

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 7

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 8

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 9

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 10

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 11

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 12

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 13

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 14

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 15

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 16

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 17

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 18

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 19

Optimización de Procesos Empresariales - Paso 20

Tarea Final de la Parte 1

------------------ PARTE 2: MINIMIZACIÓN DE COSTES ------------------

Bienvenido a la Parte 2: Minimización de Costes

Caso Práctico

Minimización de Costes - Paso 1

Minimización de Costes - Paso 2

Minimización de Costes - Paso 3

Solución de IA

Bienvenido a la sección de teoría

Plan de Ataque

Teoría del Deep Q-Learning (I)

Teoría del Deep Q-Learning (II)

Experience Replay

Políticas de Selección de Acción

Implementación

Minimización de Costes - Paso 4

Minimización de Costes - Paso 5

Minimización de Costes - Paso 6

Minimización de Costes - Paso 7

Minimización de Costes - Paso 8

Minimización de Costes - Paso 9

Minimización de Costes - Paso 10

Minimización de Costes - Paso 11

Minimización de Costes - Paso 12

Minimización de Costes - Paso 13

Minimización de Costes - Paso 14

Minimización de Costes - Paso 15

Minimización de Costes - Paso 16

Cómo instalar Keras en tu Mac, PC o Linux

Minimización de Costes - Paso 17

Minimización de Costes - Paso 18

Minimización de Costes - Paso 19

Minimización de Costes - Paso 20

Minimización de Costes - Paso 21

Minimización de Costes - Paso 22

Minimización de Costes - Paso 23

Minimización de Costes - Paso 24

Minimización de Costes - Paso 25

Minimización de Costes - Paso 26

Minimización de Costes - Paso 27

Minimización de Costes - Paso 28

Minimización de Costes - Paso 29

Minimización de Costes - Paso 30

Minimización de Costes - Paso 31

Minimización de Costes - Paso 32

Minimización de Costes - Paso 33

Minimización de Costes - Paso 34

Minimización de Costes - Paso 35

Minimización de Costes - Paso 36

Tarea de la Parte 2

BONUS: La capa de Dropout

---------------- PARTE 3 - MAXIMIZACIÓN DE BENEFICIOS ----------------

Bienvenido a la Parte 3 - Maximización de Beneficios

Caso Práctico

Maximización de Beneficios - Parte 1

Maximización de Beneficios - Parte 2

Maximización de Beneficios - Parte 3

Solución de IA

Bienvenido a la Sección de Teoría

El problema del bandido multi brazo

El muestreo Thompson

Implementación

Maximización de Beneficios - Parte 4

Maximización de Beneficios - Parte 5

Maximización de Beneficios - Parte 6

Maximización de Beneficios - Parte 7

Maximización de Beneficios - Parte 8

Maximización de Beneficios - Parte 9

Maximización de Beneficios - Parte 10

Maximización de Beneficios - Parte 11

Maximización de Beneficios - Parte 12

Maximización de Beneficios - Parte 13

Maximización de Beneficios - Parte 14

Maximización de Beneficios - Parte 15

Maximización de Beneficios - Parte 16

Tarea de la Parte 3

BONUS: Enhorabuena por completar el curso

Anexo: Redes Neuronales Artificiales

Plan de Ataque

La Neurona

La función de activación

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Cómo aprenden las redes neuronales?

El método del gradiente descendente

Gradiente descendente estocástico

Propagación hacia atrás

OBTEN TU BONUS AQUÍ MISMO

BONUS: Código para el curso de Deep Learning de la A a la Z

BONUS: Un regalo especial para ti


Reviews

R
Ruber14 September 2020

Realmente ya estaba acostumbrado a los cursos de Juan, de 40 horas se me hizo muy corto y quede con ganas de mas y mas ejemplos con problemas de empresas y la solución de estrategias de ML, me gustaría mucho que en el futuro Juan le este agregando mas ejemplos de solución con inteligencia artificial a problemas de empresas en un link del colab y estar visitando el curso. Gracias Juan por el curso... bendiciones ;)

J
Johnny2 September 2020

El experimento que mas me ha gustado es el de deep q-learning. Ese algoritmo es top, de los mejores que he visto. Me ha gustado mucho el curso. Es un enfoque diferente, al que nos tiene acostumbrado pero merece la pena.

I
Ivan20 August 2020

Para todo lo que tiene que ver con IA es para mi excelente ademas esto se puede aplicar a cualquier negocio.

R
Raúl20 August 2020

Un estilo muy directo y fácilmente comprensible. Toma un nivel de abastración muy práctico en el desarrollo, permitiendo un fácil seguimiento de las prácticas sin obviar el transfondo teórico.

A
Allan20 August 2020

En cuanto a contenido y recursos, el curso es bastante bueno. En lo personal, no me ha gustado la repetición por parte del instructor: se toma un video por línea de código :( y repite (de manera innecesaria) video tras video las mismas cosas ya dichas. Eso sí que es REINFORCEMENT LEARNING! :( :( El instructor se puede quedar todo un día dando vueltas sobre un concepto, está explicado para los más dummies de los dummies.

J
José5 August 2020

El curso es muy completo pero es recomendable tener conocimientos previos de la materia para un mayor aprovechamiento del curso.

C
Carlos21 July 2020

Excelente estrategia de desarrollo del curso. Muy clara... Muchas gracias por entregar tanto conocimiento a un precio tan bajo. Saludos!

A
Angel7 July 2020

Buscaba un curso más bien matemático pero comprensible que centrado en un entorno concreto (yo programo con c# y quiero aprender Microsoft ML) y éste curso es justo, justo lo que encontraba. Una cosa que me gusta es que tiene enlaces a material en la web para ampliar, eso permite que no te marees buscando y buscando sobre estos temas sin saber muy bien lo que estás buscando

J
Jose21 June 2020

Después de más de 250 h acumuladas de cursos relacionados con este tipo de materias, puedo decir que este curso me ha resultado muy agradable. Se sigue muy bien, los ejemplos son sencillos pero al mismo tiempo suficientemente complejos como para poder hacer código próximo a ejemplos reales. Si no le doy las 5 estrellas es porque tenía la esperanza de que los ejemplos fueran quizás un poco más elaborados y ya casos reales. En cualquier caso, es de la categoría de excelentes.

H
Hector9 June 2020

Excelente elección el tema me apasiona. Lo que si tengo que recordar mis conocimientos de matemáticas de la Universidad que mira ya son algunos añitos atrás.

E
Emilio6 June 2020

Excelente elección, estoy aprendiendo mucho y comprendiendo los conceptos esenciales. Voy progresando muy adecuadamente. Lo recomiendo a todo aquel que le interese el tema

N
Nico25 April 2020

Me ha gustado mucho, sobre todo la parte de Deep Q-Networks. Se que el CASO 2 de minimización de coste energético es un ejercicio para enseñar e ilustrar a los estudiantes (a mi me ha ayudado a entender mucho la dinámica de este tipo de algoritmos), pero la política de funcionamiento del sistema de refrigeración de los servers acaba siendo la de no ajustar la Tª a no ser de que vaya a alcanzar los valores extremos 80ºC y -20ºC respectivamente. Esto es así porque las recompensas se las hemos indicado SOLO a través de lo que no gastamos en energía y NO EXISTEN recompensas negativas por estar fuera del rango optimo (18-24ºC). Por ejemplo estar fuera del rango optimo podría bajar el rendimiento del server y esto tener afección al trafico de datos y esto a perdida de dinero en la empresa. Ahorras energía por un lado pero pierdes eficiencia por otro. Muchas gracias y nos vemos.

D
Delia25 April 2020

100 % recomendable, lo he disfrutado. Durante el curso se escriben todas las lineas de código por lo que se explica la lógica detrás de cada paso. Agradezco el libro porque además de ser muy completo ayuda a los que nos gusta tener un soporte físico. No es el primer curso que hago con Juan Gabriel y seguro que no es el último.

P
Pablo13 April 2020

Me entusiasma poder aplicar el conocimiento adquirido en entornos prácticos. Explicación suficientemente clara.

M
Martin8 April 2020

Se ve muy interesante y genera muy buenas expectativas, además es sorprendente la claridad de las explicaciones


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Udemy ID

3/12/2020

Course created date

4/8/2020

Course Indexed date
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