Dirigido a

Presidentes, miembros de juntas directivas, directivos, gerentes y jefes (financieros y de planeación), que consideren necesario conocer las nuevas tecnologías digitales disruptivas para poder aplicarlas en sus negocios.

Objetivos

• Explicar el potencial de ciertas tecnologías digitales disruptivas para los negocios. En este seminario, las tecnologías se agrupan en módulos, los cuales se pueden tomar en conjunto o selectivamente.
• Explicar en qué consiste cada una de las tecnologías: cómo nacieron, qué son exactamente, de qué elementos se componen y la terminología usada.
• Mostrar en algún detalle cómo funcionan, cuáles son sus componentes.
• Ilustrar con ejemplos prácticos las aplicaciones de las tecnologías en diferentes industrias y en gobierno, y mostrar casos reales.
• Explicar cómo se hace un proyecto para aplicar estas tecnologías: tiempos, costos, plataformas, proveedores, riesgos, buenas prácticas.

Metodología

Este Seminario de Excelencia está elaborado a partir de las experiencias académicas, de consultoría y de aplicaciones prácticas en proyectos de los conferencistas. Mediante charlas, se crea un espacio de alta interactividad con los participantes para que puedan relacionar los conceptos con los problemas de sus empresas.

El Seminario de Excelencia está compuesto por 3 módulos de 8 horas cada uno. Los participantes pueden tomar uno, varios o todos los módulos, dependiendo de su interés y/o conocimientos.

Cada módulo tendrá 5 partes:

• Conceptos: terminología y definiciones, historia, para qué sirve.
• Funcionamiento: por qué funciona, cuáles son los componentes de la tecnología.
• Aplicaciones: ejemplos de uso en diferentes sectores.
• Proyectos: cómo se ejecuta un proyecto usando esta tecnología, cuál es el mercado (proveedores de productos y servicios), duración de los proyectos, costos, riesgos.
• Discusión y análisis de casos reales en Colombia entre expertos de la industria y los participantes del curso.

Contenido

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.

Profesores

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.

Relacionados

• Ingeniería
• Ingeniería