Seminario de Excelencia Tecnologías Disruptivas para Ejecutivos

MÓDULO 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ANALÍTICA Y MACHINE LEARNING

• Conceptos
• Qué es Inteligencia Artificial, Analítica, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, entre otros.
• Historia de las diferentes tecnologías, cómo han evolucionado en el tiempo, qué combinación de sucesos las potenciaron recientemente.
• Cuál es el valor que tienen para los negocios y para la transformación digital de una empresa.
• Cómo funcionan
• Qué es tecnología de Machine Learning y qué quiere decir que las máquinas aprenden
• Cuáles son los problemas que se pueden resolver con esta tecnología
• Qué debe conocer un ejecutivo sobre Machine Learning
• Cuáles son las limitaciones de usar esta tecnología
• Se muestra intuitivamente (sin matemáticas) cómo funcionan diferentes modelos.

Ejemplos de aplicaciones

• Aplicaciones prácticas de estas tecnologías en las empresas.
• Ejemplos de aplicaciones en el sector Financiero, Comercio, Salud, Mercadeo, Seguridad y diferentes sectores de Gobierno.

Proyectos

• Cómo se formula un proyecto basado en estas tecnologías, en particular un proyecto de Machine Learning
• Cómo se estructura y cuáles son las actividades que se realizan.
• Qué tipos de recursos demandan estos proyectos.
• Cómo funciona el mercado de los proveedores.
• Cuáles son los tiempos y costos típicos.
• Cuáles son los riesgos de realizar estos proyectos.

Casos Reales

• Casos reales en nuestro medio de aplicaciones de Machine Learning.
• Aciertos y desaciertos.

MÓDULO 2: CIBERSEGURIDAD, CRIPTOGRAFÍA, FIRMAS DIGITALES, BLOCKCHAIN, Y BITCOIN.

Conceptos y cómo funcionan

• Qué es Ciberseguridad y qué es criptografía.
• Cómo se aplica la criptografía para implementar Firmas Electrónicas.
• Cómo se aplica la criptografía para crear Blockchains.
• Cómo los Blockchains permiten implementar Criptomonedas como el Bitcoin.
• Explicación técnico jurídica de firmas electrónicas, firmas digitales
• Normatividad vigente en Colombia de las tecnologías disruptivas.
• Qué existe en el mercado de Blockchain y Criptomonedas.

Ejemplos de Aplicaciones

• Ciber ataques y cómo evitarlos.

MÓDULO 3: INTERNET DE LAS COSAS, BIG DATA, NUBE Y BASES DE DATOS MODERNAS.

Conceptos

• Qué es Internet de las Cosas (o en inglés IoT, "Internet of Things")
• Cuáles son los dispositivos que se usan y cómo se transmiten los datos.
• Relación entre IoT, Nube y Big Datos.
• Conceptos de Big Data, Nube y Bases de Datos Modernas y por qué se requieren

Cómo funcionan

• Cómo funcionan los dispositivos en IoT y cuáles son sus componentes.
• Qué problemas existen y cuáles la soluciones.
• Cómo funcionan los diferentes tipos de Nubes.
• Cuáles son los retos en Big Data y Bases de Datos Modernas.

Ejemplos de Aplicaciones

• Múltiples aplicaciones deIoT t en sectores tan diversos como casas inteligentes, retail, aplicaciones médicas, salud personal, seguridad, y en múltiples áreas de Gobierno. S
• Cómo se usan las Nubes desde hace años y cómo casi todas las aplicaciones ya corren en la Nube.
• Aplicaciones de Big Data y Bases de Datos Modernas.

Proyectos

• Cómo se formulan y ejecutan los proyectos de IoT, Nube y Big Data.
• Cómo se estructuran y cuáles son las actividades que se realizan.
• Tipos de recursos que demandan estos proyectos.
• Cómo funciona el mercado de los proveedores de soluciones.
• Cuáles son los costos de estos proyectos y qué se debe tener en cuenta.
• Cuáles son los riesgos de realizar estos proyectos.

Casos

• Ejemplos de casos reales de aplicación de IoT, Big Data y Bases de Datos Modernas en nuestro medio.
• Aciertos y desaciertos.