1. Introduci\u00f3n \u00e1 Intelixencia Artificial \u2022 Definici\u00f3n e conceptos clave sobre a Intelixencia Artificial. \u2022 Descrici\u00f3n dos fitos hist\u00f3ricos e evoluci\u00f3n da Intelixencia Artificial. \u2022 Tipos de Intelixencia Artificial. \u2022 Aplicaci\u00f3ns actuais da Intelixencia Artificial. 2. Beneficios do uso da IA en vendas \u2022 Impulso das vendas no comercio tradicional co uso da IA. \u2022 An\u00e1lise de casos de \u00e9xito de empresas que implementaron a IA na s\u00faa actividade. \u2022 Vantaxes competitivas da implementaci\u00f3n da IA na pequena empresa 3. Fundamentos da IA aplicada a vendas. \u2022 Aprendizaxe autom\u00e1tica en vendas. \u2022 Procesamento de linguaxe natural en vendas. \u2022 Visi\u00f3n por computadora en vendas. \u2022 Automatizaci\u00f3n de procesos en vendas. 4. Recompilaci\u00f3n e preparaci\u00f3n de datos. P\u00e1xina 9 Habilidades de xesti\u00f3n, persoais e sociais \u2022 Valoraci\u00f3n das vantaxes e beneficios do uso de IA no pequeno comercio \u2022 Valoraci\u00f3n de aspectos \u00e9ticos na utilizaci\u00f3n da IA e manexo de datos Nun suposto dado, realizar exercicios pr\u00e1cticos para utilizar algoritmos, modelos e linguaxe natural da IA Resultados que te\u00f1en que adquirirse en presencial Deber\u00e1n realizarse de forma presencial as seguintes actividades: \u2022 Importancia dos datos na IA. \u2022 Fuentes de datos relevantes para o comercio tradicional. \u2022 Limpeza e preparaci\u00f3n de datos. \u2022 Consideraci\u00f3ns \u00e9ticas na recompilaci\u00f3n de datos. 5. Modelado de datos e adestramento de modelos. \u2022 Selecci\u00f3n de algoritmos de IA para vendas. \u2022 Adestramento e validaci\u00f3n de modelos. \u2022 Optimizaci\u00f3n de hiperpar\u00e1metros. \u2022 Implementaci\u00f3n de modelos nunha contorna comercial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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