Especialidad formativa
Introducción a la inteligencia artificial y los algoritmos
Qué aprenderás
Conocer todas las nociones y características de las IA y su aplicación directa en algoritmos.
Contenido del curso
01
Nociones y antecedentes de la Inteligencia Artificial
- OBJETIVO
- Conocer los antecedentes históricos y las bases de la Inteligencia Artificial, su evolución y aplicación.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Conocimiento de la historia de la Inteligencia Artificial
- Evolución de la IA desde sus inicios.
- Hitos clave en el desarrollo de la IA.
- Definición de Inteligencia Artificial
- Concepto y disciplinas dentro de la IA.
- Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual.
- Impacto de la IA en la sociedad
- Análisis de su influencia en diferentes sectores.
- Implicaciones éticas de la IA.
- Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Capacidad para entender el impacto de la IA en diferentes industrias y áreas de negocio.
- Análisis proactivo
- Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
02
Características de la Inteligencia Artificial
- OBJETIVO
- Analizar las características fundamentales de la IA, sus ventajas y limitaciones en el ámbito tecnológico.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Comprensión de las capacidades de la Inteligencia Artificial
- Diferencias entre IA débil y fuerte.
- Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento.
- Análisis de las limitaciones de la IA
- Barreras técnicas actuales.
- Desafíos éticos y sociales.
- Evaluación de la aplicabilidad de la IA
- Casos de uso actuales y futuros.
- Aplicaciones prácticas en diferentes industrias.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Capacidad para analizar las aplicaciones de IA y decidir qué enfoque es el más adecuado según las necesidades del entorno
- Optimización de recursos.
03
Símbolos y métodos numéricos en IA
- OBJETIVO
- Estudiar los símbolos y métodos numéricos fundamentales utilizados en IA, como matrices, vectores y transformaciones.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Administración de símbolos en IA
- Uso de símbolos en representaciones del conocimiento.
- Relación entre símbolos y lógica en la IA.
- Implementación de métodos numéricos en IA
- Técnicas estadísticas utilizadas en la IA.
- Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Competencias analíticas y de resolución de problemas mediante la aplicación de métodos numéricos en IA
- Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
04
Fórmulas y funciones aplicadas en IA
- OBJETIVO
- Aplicar fórmulas y funciones utilizadas en el desarrollo de algoritmos de IA para resolver problemas prácticos.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Aplicación de fórmulas en el desarrollo de IA
- Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos.
- Métodos para resolver problemas complejos.
- Desarrollo de funciones en IA
- Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA.
- Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Creatividad/ pensamiento innovador.
- Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
05
Algoritmos
- OBJETIVO
- Identificar los algoritmos básicos de IA, su estructura y funcionamiento para procesar datos y obtener resultados.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Diseño de algoritmos de IA
- Principios básicos de algoritmos.
- Algoritmos de clasificación y regresión.
- Optimización de algoritmos
- Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos.
- Técnicas avanzadas de optimización en IA.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Fomento del pensamiento lógico.
- Fomento del pensamiento crítico.
- Atención al detalle.
- Capacidad para gestionar prioridades.
06
Algoritmos y aplicaciones de negocio (Caso Geo-localización)
- OBJETIVO
- Aplicar los algoritmos de IA a casos reales, especialmente en el ámbito de geolocalización y sus aplicaciones en los negocios.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Aplicación de algoritmos en la geo-localización
- Implementación de IA en sistemas de geolocalización.
- Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones.
- Desarrollo de soluciones para negocios
- Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores.
- Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
- Capacidad de integrar la IA en sistemas de negocio reales, como la geo-localización, optimizando el rendimiento de los procesos.
07
Sistemas basados en conocimiento
- OBJETIVO
- Estudiar los sistemas basados en conocimiento, su estructura y cómo se utilizan para representar información.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Gestión de conocimiento en IA
- Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA.
- Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento.
- Desarrollo de sistemas inteligentes
- Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos.
- Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Capacidad de orientación al cliente y escucha en la toma de requisitos en el diseño y gestión de sistemas inteligentes .
- Comunicación efectiva de los diseños e implementaciones realizados.
- Orientación al cliente.
08
Motores de inferencia
- OBJETIVO
- Aprender sobre los motores de inferencia utilizados en IA, sus principios y su aplicación para deducir conocimiento.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Desarrollo de motores de inferencia en IA
- Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas.
- Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento.
- Aplicación de inferencia en la toma de decisiones
- Implementación en sistemas de diagnóstico y resolución de problemas.
- Optimización de decisiones mediante el uso de inferencias
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.
- Adaptabilidad.
- Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
09
Patrones en la Inteligencia Artificial
- OBJETIVO
- Estudiar cómo los patrones son utilizados en IA para identificar tendencias, asociaciones y regularidades en grandes volúmenes de datos.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Identificación de patrones en IA
- Uso de técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones.
- Aplicaciones de identificación de patrones en imágenes, texto y otros datos.
- Optimización de modelos predictivos
- Análisis de datos para predecir comportamientos futuros.
- Mejora de la precisión de los modelos mediante el ajuste de parámetros.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Fomento del pensamiento preventivo.
- Fomento del pensamiento lógico.
- Fomento del pensamiento crítico.
- Atención al detalle.
10
Reglas y restricciones en algoritmos
- OBJETIVO
- Aplicar reglas y restricciones en IA para mejorar la toma de decisiones y optimizar los algoritmos de resolución de problemas.
- CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
- Implementación de reglas en algoritmos de IA
- Desarrollo de algoritmos que incorporan reglas lógicas y de negocio.
- Uso de reglas para la mejora del rendimiento y la toma de decisiones.
- Establecimiento de restricciones en algoritmos
- Implementación de restricciones en el proceso de toma de decisiones.
- Evaluación de los efectos de las restricciones sobre el comportamiento de los algoritmos.
- HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
- Optimización de recursos
- Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.
Especialidad formativa