Este contenido está dirigido tanto a estudiantes que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector. Comenzaremos tratando la caracterización de los lenguajes de programación en general, con especial énfasis en los lenguajes para Inteligencia Artificial y los lenguajes de marcado.

En cuanto a los lenguajes de programación para IA, se tendrán en cuenta las bibliotecas y herramientas de apoyo y soporte, así como las características de rendimiento en ejecución. Los lenguajes más importantes para Inteligencia Artificial que se desarrollarán a nivel elemental son el lenguaje R, el lenguaje Python, el lenguaje Java, el lenguaje Javascript, el lenguaje JSON y el lenguaje NodeJS.

Asimismo, analizaremos el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial con plataformas y herramientas de modelado. Entre las plataformas de Inteligencia Artificial que se describirán se encuentran Microsoft Azure, Microsoft Cortana, Amazon AWS, Amazon Alexa, Bixby, Google Assistant e IBM Watson. En cuanto a las herramientas de modelado, se describirán Azure Machine Learning, Knime, SPSS Modeler, Rapid Miner y Orange.

Otros instrumentos importantes en programación son las herramientas de generación automática de código para crear software con comportamiento inteligente, como Genexus, Mendix y Lobe, que también se describirán aquí.

En cuanto al modelado con redes neuronales, se tendrá en cuenta el software Tensor Flow de Python como herramienta de programación y el software IBM SPSS Modeler como herramienta visual para trabajar con redes neuronales en Inteligencia Artificial. Se presentarán ejemplos de trabajo totalmente resueltos relativos a procedimientos automáticos de Analytics y módulos predefinidos de redes neuronales a través de IBM SPSS Modeler. Estos procedimientos pertenecen a Visual Analytics, ya que la herramienta es totalmente visual y no necesita código de programación.

A continuación, abordaremos la convergencia tecnológica y sus ventajas e inconvenientes. Estudiaremos la conexión entre tecnologías de voz, sonido e imágenes y presentaremos los sistemas de convergencia electrónica más importantes, entre los que destacan Blockchain, Internet de las Cosas (IoT) y el Cloud Computing. También analizaremos la seguridad en la convergencia tecnológica.

Finalmente, estudiaremos los modelos de automatización industrial y de negocio. Tendremos en cuenta estrategias corporativas, modelos de negocio, gestión de activos y recursos, y modelos de automatización.

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