958 050 205
100% Online
12 Meses
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Claustro
- Metodología
- Titulación
Descripción
En este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing, explorarás desde los cimientos éticos de la IA hasta las tácticas más avanzadas del Inbound Marketing. Descubrirás cómo aplicar principios éticos en el mundo de la IA y cómo diseñar estrategias de marketing que no solo atraigan, sino que también conecten y fidelicen a tus audiencias. Además, desarrollarás chatbots inteligentes que transformen la experiencia del usuario.
¿Quién puede acceder al master?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA
- Conceptualización de la innovación tecnológica
- Competencias básicas de la innovación tecnológica
- Competitividad e innovación
- El proceso de innovación tecnológica
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESARROLLO DE ESTRATEGIAS DE INNOVACIÓN
- Características del entorno ante el cambio tecnológico
- Definición de estrategia tecnológica
- Objetivo de una estrategia tecnológica
- Tipos de estrategias tecnológicas
- Gestión de la tecnología. Planes tecnológicos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COOPERACIÓN TECNOLÓGICA
- La cooperación tecnológica entre organizaciones
- Modalidades de cooperación
- Fusiones, adquisiciones y conglomerados
- Alianzas estratégicas tecnológicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VIGILANCIA TECNOLÓGICA E INTELIGENCIA
- Vigilancia del entorno empresarial
- Sistemas de vigilancia tecnológica
- Herramientas básicas para la vigilancia tecnológica
- Inteligencia competitiva
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROYECTOS DE INNOVACIÓN TECNOLÓGICA
- Conceptos básicos de proyectos de innovación
- Herramientas para la gestión de proyectos
- Ciclo de vida de un proyecto de innovación
- Organización del proyecto
- Dirección del proyecto
- Evaluación del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- Introducción a la transformación digital
- Concepto de innovación
- Concepto de tecnología
- Tipología de la tecnología
- Punto de vista de la ventaja competitiva
- Según su disposición en la empresa
- Desde el punto de vista de un proyecto
- Otros tipos de tecnología
- La innovación tecnológica
- Competencias básicas de la innovación tecnológica
- El proceso de innovación tecnológica
- Herramientas para innovar
- Competitividad e innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL
- Community Manager
- Chief Data Officer
- Data Protection Officer
- Data Scientist
- Otros perfiles
- Desarrollo de competencias informáticas
- El Papel del CEO como líder en la transformación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
- Rediseñando el customer experience
- La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
- Plan de marketing digital
- Buyer´s Journey
- Growth Hacking: estrategia de crecimiento
- El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 9. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES
- Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
- Como Inventar Mercados a través de la Innovación
- Etapas de desarrollo y ciclos de vida
- Incorporación al mercado
- Metodologías de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
- Análisis de la innovación en la empresa
- Elaboración del roadmap
- Provisión de financiación y recursos tecnológicos
- Implementación del plan de transformación digital
- Seguimiento del plan de transformación digital
MÓDULO 2. VENTAS Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS DEL MERCADO Y LA CARTERA DE CLIENTES
- Introducción al mercado
- División del mercado
- Ley de oferta y demanda
- Estudios de mercado
- Ámbitos de aplicación del estudio de mercados
- Objetivos de la investigación de mercados
- Tipos de diseño de la investigación de los mercados
- Cartera de clientes
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRATEGIAS DE MARKETING EN EMPRESAS
- Planificación y marketing
- Determinación de la cartera de productos
- Gestión estratégica de precios
- Canales de comercialización
- Comunicación e imagen de negocio
- Estrategias de fidelización y gestión de clientes
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL PLAN DE MARKETING DIGITAL
- El plan de marketing digital
- Análisis de la competencia
- Análisis de la demanda
- DAFO, la situación actual
- Objetivos y estrategias del plan de marketing digital
- Estrategias básicas: segmentación, posicionamiento, competitiva y de crecimiento
- Posicionamiento e imagen de marca
- Captación y fidelización de usuarios
- Integración del plan de marketing digital en la estrategia de marketing en la empresa
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL INBOUND MARKETING
- ¿Qué es el Inbound Marketing?
- Marketing de Contenidos
- Marketing viral
- Video Marketing
- Reputación online
UNIDAD DIDÁCTICA 5. TÉCNICAS DE NEUROMARKETING MIX Y NEUROVENTAS
- Las 4 Ps en el neuromarketing
- Fundamentos y metodología de la neuroventa
- La neurocomunicación en la venta
- Estrategias producto servicio
- Packaging y neuromarketing
- Factor precio en neuromarketing
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PLAN DE VENTAS
- Previsión y utilidad
- Análisis geográfico de la zona de ventas
- Marcar objetivos
- Diferencia entre objetivos y previsiones
- Cuotas de actividad
- Cuotas de participación
- Cuotas económicas y financieras
- Estacionalidad
- El plan de ventas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TIPOLOGÍA DE VENTAS
- Venta directa
- Venta a distancia
- Venta multinivel
- Venta personal
- Otros tipos de venta
UNIDAD DIDÁCTICA 8. POLÍTICA DE FIJACIÓN DE PRECIOS
- Análisis de la sensibilidad del precio
- Discriminación de precios
- Estrategias de precio
- Políticas de descuento
UNIDAD DIDÁCTICA 9. EXPERIENCE CUSTOMER
- Cómo monitorizar la experiencia del cliente
- Métricas de satisfacción y experiencia del cliente
- Generando valor añadido a cada cliente
- Neuromarketing
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CRM
- Contextualización
- Fases del proceso de un CRM
- Beneficios y ventajas
- Implementación
- ¿Está preparada tu empresa?
- Errores más frecuentes
- CRM para solucionar problemas de la empresa
MÓDULO 3. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS
UNIDAD DIDÁCTICA 1.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA
- ¿Qué es Big Data?
- ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
- El gran auge del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
- Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES
- Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
- Fases en un proyecto de Big Data
- Big Data enfocado a los negocios
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES
- Marketing estratégico y Big Data
- Open data
- Ejemplo de uso de Open Data
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 4.BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Big Data en salud
- Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
- Retos del big data en salud
- Big Data y People Analytics en RRHH
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERNET DE LAS COSAS
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ÉTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y FUNDAMENTOS ÉTICOS
- Ética normativa y ética aplicada
- Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
- Ética realista y ética ficción
- Inteligencia artificial como objeto y sujeto
- Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
- Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
- Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
- Bioética e inteligencia artificial
- Democracia e inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÉTICA DE GOBERNANZA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
- Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
- Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
- Elaboración de un plan de gobernanza
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONFIABLE. EXPLICABILIDAD Y SESGO
- Principios de la inteligencia artificial responsable
- Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
- Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
- Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
- Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
- Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
- Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
- Transparencia en modelos de Machine Learning
- Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÉTICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Metodología de la ética en la inteligencia artificial
- Agentes artificiales morales
- Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
- Objeciones acerca de agencias morales artificiales
- Responsabilidad y Derechos de los robots
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FILOSOFÍA POLÍTICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
- Empleo e inteligencia artificial
- Relaciones humanas e inteligencia artificial
- Funciones de los Estados e inteligencia artificial
- Educación e inteligencia artificial
- Salud e inteligencia artificial
- Movilidad e inteligencia artificial
- Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
- Globalización e inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL, SOSTENIBILIDAD Y ÉTICA MEDIOAMBIENTAL
- Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
- Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
- Cambio climático global
- Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA
- Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA
- Ética ambiental e inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ÉTICA DE LA GUERRA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Armas autónomas
- Intervenciones militares teledirigidas
- Ética de la guerra
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍA, ÉTICA Y DERECHO DE LA REALIDAD VIRTUAL
- El metaverso
- Gemelos digitales humanos
- Creación de universos paralelos en 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ÉTICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTERACTIVA Y ROBÓTICA SOCIAL
- Sistemas autónomos en el ámbito laboral
- Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
- Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
- Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
- Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MEJORA HUMANA Y TRANSHUMANISMO
- Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
- Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
- Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo
MÓDULO 6. INBOUND MARKETING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INBOUND MARKETING FUNDAMENTALS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CUSTOMER JOURNEY Y BUYER PERSONA
- Introducción al customer journey
- Fases de la experiencia de cliente
- Propuestas de mejora
- Herramientas para crear un Customer Journey
- Tendencias
- Introducción al Buyer persona
- Cómo crear tu Buyer Persona
- Herramientas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CREACIÓN DE CONTENIDO ATRACTIVO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SEO Y OPTIMIZACIÓN DE MOTORES DE BÚSQUEDA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GENERACIÓN DE LEADS Y ESTRATEGIAS DE CAPTACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SOCIAL MEDIA Y PARTICIPACIÓN EN REDES SOCIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EXPERIENCIA DE USUARIO -UX
- Definición de Experiencia de Usuario
- Principios de la Experiencia de Usuario
- El papel del diseñador UX en el proceso de creación
- Etapas del diseño UX
- Técnicas para el diseño UX
- Herramientas UX
UNIDAD DIDÁCTICA 8. APLICACIONES DE LA I.A. EN EL MARKETING DIGITAL
- Desarrollo y aplicación de soluciones de I.A. en la gestión de contenidos digitales:
- Identificación de herramientas comunicativas y asistenciales en el marketing digital:
- Análisis del comportamiento del usuario on-line en el ámbito e-commerce:
UNIDAD DIDÁCTICA 9. IA Y AUTOMATIZACIÓN DEL MARKETING
- Análisis de la disciplina estratégica Customer Experience:
- Generalización de la metodología de marketing digital Funnel de conversión:
- Implantación de la I.A. en una estrategia de Marketing de Automatización integral:
- Demostración en la plataforma eCommerce Wordpress
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ESTRATEGIAS DE CONTENIDO AVANZADAS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. OPTIMIZACIÓN Y ADAPTACIÓN CONTINUA
MÓDULO 7. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHON
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
- Áreas de aplicación de Chatbots
- Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
MÓDULO 8. CHATGPT E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CHATGPT
- ¿Qué es ChatGPT?
- Cómo afecta la inteligencia artificial en ChatGPT?
- Versiones de ChatGPT y funcionalidades
- Usos de ChatGPT
- Beneficios de la IA y ChatGPT
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CHATGPT Y SU FUNCIONAMIENTO
- ¿Cómo funciona ChatGPT?
- Diferencias entre ChatGPT y otros chatbots
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
- Aprendizaje por transferencia
- Cómo entrenar un modelo de ChatGPT
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CREACIÓN DE UN CHATBOT BÁSICO CON CHATGPT
- Elección de la plataforma de desarrollo
- Configuración del entorno de desarrollo
- Preparación de los datos de entrenamiento
- Entrenamiento del modelo de ChatGPT
- Integración del modelo en el chatbot
- Pruebas y mejora del modelo
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MEJORA DE LA INTERACCIÓN CON EL USUARIO
- Análisis de la conversación con el usuario
- Personalización de la conversación
- Uso de emojis y respuestas con imágenes
- Integración de voz y audio
- Respuestas multilingües
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTEGRACIÓN DE CHATGPT EN UNA PÁGINA WEB O APLICACIÓN
- Integración del chatbot en una página web
- Integración del chatbot en una aplicación móvil
- Personalización del aspecto del chatbot
- Gestión de la seguridad y privacidad del usuario
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MONETIZACIÓN DE UN CHATBOT
- Modelos de negocio para chatbots
- Monetización a través de publicidad
- Monetización a través de suscripciones
- Monetización a través de compras in-app
- Análisis del rendimiento y la rentabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN LA IA Y LOS CHATBOTS
- Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
- Sesgos en la IA y cómo evitarlos
- Derechos y privacidad del usuario
- Regulaciones y normativas sobre chatbots
- Responsabilidad social y ambiental
UNIDAD DIDÁCTICA 8. APLICACIONES AVANZADAS DE CHATGPT
- Chatbots para atención al cliente
- Chatbots para servicios financieros
- Chatbots para servicios de salud
- Chatbots para educación
- Chatbots para entretenimiento y ocio
UNIDAD DIDÁCTICA 9. HERRAMIENTAS Y RECURSOS PARA DESARROLLAR CHATBOTS CON CHATGPT
- Plataformas de desarrollo de Chatbots
- Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
- Bases de datos y almacenamiento
- Recursos de formación y aprendizaje
- Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CASOS DE USO APLICADOS CON CHATGPT
- Desarrollo de un Chatbot avanzado
- Caso de estudio en atención al cliente
- Caso de estudio en educación
- Caso de estudio en salud
- Caso de estudio en ocio
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER (PFM)
¿Con quién vas a aprender? Conoce al claustro
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
Daniel Cabrera
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
Administrador de sistemas durante más de 15 años, gestor de plataformas de alta capacidad, escalabilidad y rendimiento. Siempre a la última en todo lo relacionado con tecnologías Cloud, DevOps, SER, etc.
Daniel Rodriguez
Licenciado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo y soporte de la aplicación corporativa integral de gestión de matrículas y expedientes académicos, tutorización, facturación, logística, seguimiento del alumnado, así como gestión de grupos y convocatorias de formación.
Experto en desarrollado en aplicaciones web, servicios web, APIs e informes de Crystal Reports, dominando base de datos y lenguajes como Transact-SQL. Realiza las funciones propias de un FullStack Developer, siendo especialista en ASP.NET, jQuery, CSS (Bootstrap, Sass) y web services. Además, cuenta con gran experiencia en desarrollo de proyectos en equipo, resolución de problemas y formación de personas de prácticas en la incorporación a un puesto de trabajo.
Isaías Aranda Cano
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos. Especialista en ciberseguridad y en el diseño, implementación y gestión de servicios en la nube (Google, AWS, Azure,). Certificado en ITIL V3.
Más de 15 años de experiencia implementando y gestionando tecnologías en alta disponibilidad Open Source.
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en Tecnologías de la Información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia como Científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.
Francisco Antonio Navarro Matarín
Técnico Superior en PRL y director de Seguridad habilitado por el Ministerio del Interior. Auditor de Sistemas de Gestión: Calidad y PRL. Máster en Dirección y Gestión de Proyectos.
Cuenta con una dilatada experiencia profesional en el sector de la Seguridad y Salud Laboral, en Sistemas de Gestión Empresarial y en la Gestión de Proyectos relacionados con estos ámbitos. Desde hace 10 años se dedica a la formación y la capacitación de profesionales en seguridad corporativa en el ámbito empresarial. Además, fue Licenciado en Historia.
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
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La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
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