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INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PRESUPUESTOS DE CONSTRUCCIÓN Y REFORMAS
Técnicas y herramientas de ia para que los equipos de administración y comercial de empresas de obras y reformas elaboren presupuestos más precisos, rápidos y profesionales.
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LA VISIÓN DE N
"Inteligencia Artificial para Presupuestos de Construcción y Reformas" es un curso práctico dirigido al personal de administración y el equipo comercial de empresas del sector de la construcción y las reformas. En lenguaje directo y orientado a resultados, el participante aprende a utilizar herramientas de IA —especialmente Claude y ChatGPT— para acelerar y mejorar el proceso de elaboración de presupuestos. El curso combina fundamentos conceptuales con aplicación inmediata: desde entender qué puede y qué no puede hacer la IA, hasta crear plantillas de prompts conectadas con bases de datos de precios propias de la empresa, pasando por casos prácticos reales de reformas integrales, locales comerciales y rehabilitaciones de fachadas. El objetivo final es que cada participante salga del curso con un sistema propio de generación de presupuestos apoyado en IA, reduciendo el tiempo de elaboración y aumentando la calidad y profesionalidad del documento entregado al cliente.
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Encabezado 6
Horas SESIONES CLASES:
SEMANAS:
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PRECIO ACTUAL (€):
Valor NIEX´s:
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De 2 a 4
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995
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A partir 15 Noviembre
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AGENDA ORIENTATIVA DE CONTENIDOS DEL CURSO
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición y objetivos de la IA.
Historia de la IA y su evolución.
Diferencias entre IA débil y fuerte.
Aplicaciones de la IA en la vida diaria (asistentes virtuales, sistemas de recomendación,etc.).
2. Conceptos Básicos de Machine Learning (Aprendizaje Automático)
Machine Learning: concepto y tipos (supervisado, no supervisado y reforzado).
Diferencia entre Machine Learning y Programación Tradicional.
Ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning.
Principales algoritmos de aprendizaje automático (regresión lineal, k-means, árboles de decisión).
3. Redes Neuronales Artificiales
¿Qué son y cómo funcionan las redes neuronales?
Conceptos de neuronas, capas y pesos.
Ejemplos prácticos de redes neuronales en acción.
Introducción a las redes neuronales profundas (Deep Learning).
4. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
¿Qué es el PLN y cómo ayuda a las máquinas a entender el lenguaje humano?
Técnicas comunes como análisis de sentimientos y traducción automática.
Aplicaciones del PLN (chatbots, asistentes virtuales, etc.).
5. Visión por Computador
¿Qué es la visión por computador?
Reconocimiento de imágenes y procesamiento de vídeo.
Redes neuronales convolucionales (CNN) para la visión.
6. Algoritmos de Búsqueda y Resolución de Problemas
Búsqueda en grafos (BFS, DFS).
Algoritmos heurísticos como A*.
Resolución de problemas con IA.
7. Ética y Responsabilidad en IA
Impacto social de la IA.
Desafíos éticos y morales (sesgos en los algoritmos, privacidad, toma de decisiones automatizada).
Regulación y control del desarrollo de IA.
8. Herramientas y Lenguajes de Programación para IA
CHATGPT y similares.
Introducción a lenguajes de programación comunes en IA: Python (bibliotecas como TensorFlow, Keras, Scikit-learn).
Plataformas de desarrollo y herramientas como Jupyter Notebooks, Google Colab.
Ejemplos de pequeños proyectos para poner en práctica los conceptos aprendidos.
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