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Artificial Intelligence for Business

Practice how to automate workflows, analyze data, and provide valuable insights using AI for increased efficiency.

(AI-BUS.AP1) / ISBN : 978-1-64459-300-4
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Acerca de este curso

Our Artificial Intelligence (AI) for Business course offers an in-depth exploration of AI and its practical applications in modern enterprises. You’ll develop an understanding of machine learning (ML), neural networks, and natural language processing (NLP). Key topics include understanding different AI approaches (supervised, unsupervised, and reinforcement learning), building and implementing ML algorithms (decision trees, k-nearest neighbors, regression analysis), and applying AI to real-world challenges such as data analysis, customer service automation, and predictive analytics.

Habilidades que obtendrás

  • Understand and implement various ML algorithms 
  • Prepare data for analysis, including cleaning, normalization, and feature engineering 
  • Assess the performance of ML models using appropriate metrics
  • Optimize model parameters to improve accuracy and efficiency
  • Design different types of neural network architectures 
  • Apply backpropagation to train neural networks 
  • Use activation functions like ReLU, sigmoid, and tanh to introduce non-linearity 
  • Employ best practices to avoid overfitting, such as dropout and L1/L2 regularization 
  • Create numerical representations of text data using bag-of-words and TF-IDF 
  • Identify positive, negative, and neutral sentiments expressed in the text 
  • Extract entities like names, organizations, and locations from raw data 
  • Apply statistical methods and discover patterns and trends in large datasets 
  • Develop programming skills in Python and libraries like TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, and NLTK
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1

Prefacio

  • Acerca de este libro electrónico
  • Prefacio
2

¿Qué es la inteligencia artificial?

  • ¿Qué es la inteligencia?
  • Inteligencia de máquinas de prueba
  • El solucionador de problemas generales
  • Inteligencia artificial fuerte y débil
  • Planificación de inteligencia artificial
  • Aprender sobre Memorizar
  • Conclusiones de la lección
3

El auge del aprendizaje automático

  • Aplicaciones prácticas del aprendizaje automático
  • Redes neuronales artificiales
  • La caída y el ascenso del perceptrón
  • Llegan los grandes datos
  • Conclusiones de la lección
4

Centrándose en el mejor enfoque

  • Sistema experto versus aprendizaje automático
  • Aprendizaje supervisado versus no supervisado
  • Retropropagación de errores
  • Análisis de regresión
  • Conclusiones de la lección
5

Aplicaciones comunes de IA

  • Robots Inteligentes
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Internet de las cosas
  • Conclusiones de la lección
6

Poniendo la IA a trabajar en Big Data

  • Comprender el concepto de Big Data
  • Trabajar en equipo con un científico de datos
  • Aprendizaje automático y minería de datos: ¿cuál es la diferencia?
  • Dar el salto de la minería de datos al aprendizaje automático
  • Tomando el enfoque correcto
  • Conclusiones de la lección
7

Sopesando sus opciones

  • Conclusiones de la lección
8

¿Qué es el aprendizaje automático?

  • Cómo aprende una máquina
  • Trabajar con datos
  • Aplicación de aprendizaje automático
  • Diferentes tipos de aprendizaje
  • Conclusiones de la lección
9

Diferentes formas en que una máquina aprende

  • Aprendizaje automático supervisado
  • Aprendizaje automático no supervisado
  • Aprendizaje automático semisupervisado
  • Aprendizaje reforzado
  • Conclusiones de la lección
10

Algoritmos populares de aprendizaje automático

  • Árboles de decisión
  • k-vecino más cercano
  • Agrupación de k-medias
  • Análisis de regresión
  • Bayes ingenuo
  • Conclusiones de la lección
11

Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático

  • Ajuste del modelo a sus datos
  • Elegir algoritmos
  • Modelado de conjuntos
  • Decidir sobre un enfoque de aprendizaje automático
  • Conclusiones de la lección
12

Palabras de consejo

  • Empezar a hacer preguntas
  • No mezcle datos de entrenamiento con datos de prueba
  • No exagere la precisión de un modelo
  • Conozca sus algoritmos
  • Conclusiones de la lección
13

¿Qué son las redes neuronales artificiales?

  • ¿Por qué la analogía del cerebro?
  • Solo otro algoritmo asombroso
  • Conociendo el perceptrón
  • Exprimiendo una neurona sigmoidea
  • Agregar sesgo
  • Conclusiones de la lección
14

Redes Neuronales Artificiales en Acción

  • Alimentación de datos en la red
  • Qué sucede en las capas ocultas
  • Comprensión de las funciones de activación
  • Adición de pesos
  • Agregar sesgo
  • Conclusiones de la lección
15

Deje que su red aprenda

  • Comenzando con pesos y sesgos aleatorios
  • Hacer que su red pague por sus errores: la función de costo
  • Combinando la Función de Costo con el Descenso de Gradiente
  • Uso de la retropropagación para corregir errores
  • Ajuste de su red
  • Empleando la regla de la cadena
  • Lotes del conjunto de datos con descenso de gradiente estocástico
  • Conclusiones de la lección
16

Uso de redes neuronales para clasificar o agrupar

  • Resolución de problemas de clasificación
  • Resolución de problemas de agrupamiento
  • Conclusiones de la lección
17

Desafíos clave

  • Obtener suficientes datos de calidad
  • Mantener los datos de entrenamiento y prueba separados
  • Elegir cuidadosamente sus datos de entrenamiento
  • Tomando un enfoque exploratorio
  • Elegir la herramienta adecuada para el trabajo
  • Conclusiones de la lección
18

Aprovechar el poder del procesamiento del lenguaje natural

  • Extraer el significado del texto y el habla con NLU
  • Entrega de respuestas sensatas con NLG
  • Automatización del servicio al cliente
  • Revisión de las mejores herramientas y recursos de PNL
  • Conclusiones de la lección
19

Automatización de las interacciones con los clientes

  • Elección de tecnologías de lenguaje natural
  • Revise las principales herramientas para crear chatbots y agentes virtuales
  • Conclusiones de la lección
20

Mejorar la toma de decisiones basada en datos

  • Elegir entre la toma de decisiones automatizada e intuitiva
  • Recopilación de datos en tiempo real desde dispositivos IoT
  • Revisión de herramientas de toma de decisiones automatizadas
  • Conclusiones de la lección
21

Uso del aprendizaje automático para predecir eventos y resultados

  • El aprendizaje automático se trata realmente de etiquetar datos
  • Mirando lo que puede hacer el aprendizaje automático
  • Usa tu poder para el bien, no para el mal: ética del aprendizaje automático
  • Revise las principales herramientas de aprendizaje automático
  • Conclusiones de la lección
22

Construyendo mentes artificiales

  • Separando la inteligencia de la automatización
  • Adición de capas para el aprendizaje profundo
  • Consideración de aplicaciones para redes neuronales artificiales
  • Revisión de las principales herramientas de aprendizaje profundo
  • Conclusiones de la lección

1

El auge del aprendizaje automático

  • Análisis de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  • Analizando las similitudes y diferencias entre inteligencia, aprendizaje automático y aprendizaje pr
2

Poniendo la IA a trabajar en Big Data

  • Comprender los conceptos utilizados para automatizar los procesos de toma de decisiones
3

Sopesando sus opciones

  • Comprensión de los enfoques utilizados para automatizar los procesos de toma de decisiones por compu
4

Algoritmos populares de aprendizaje automático

  • Análisis de algoritmos para analizar y analizar datos
  • Identificación de algoritmos para analizar y analizar datos
  • Resumir algoritmos para analizar y analizar datos
5

Uso de redes neuronales para clasificar o agrupar

  • Resumen de los métodos utilizados para automatizar los procesos de toma de decisiones por computador

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AI is being used in businesses in various ways, including: 

  • Automation of tasks 
  • Data analysis 
  • Customer service
  • Product development
  • Decision making

Businesses should take a number of steps to ensure that they implement AI ethically and responsibly. These steps include: 

  • Developing ethical guidelines
  • Ensuring transparency 
  • Protecting privacy
  • Avoiding bias 
  • Monitoring and auditing

 

Anyone with a background in AI, business analytics, and business intelligence can take this course.

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