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La inteligencia artificial (IA) posibilita que robots ejecuten tareas repetitivas y de optimización de procesos de manera automática y sin intervención humana. Esto libera a las personas de labores rutinarias, permitiéndoles dedicar más tiempo a actividades creativas. Los científicos destacan que la IA es una tecnología fundamental cuya aplicación se prevé en todos los aspectos de la sociedad. Se espera que la IA mejore la calidad de vida y ayude a abordar desafíos globales como el cambio climático y las crisis sanitarias. Funciona mediante la combinación de grandes volúmenes de datos, procesamiento rápido e iterativo, y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender patrones o características de manera automática.
La formación está dirigida a todas las personas interesadas en crecer profesionalmente en este sector.
El objetivo del programa es proporcionar a los alumnos los conocimientos necesarios para crear productos y servicios basados en inteligencia artificial, como chatbots o sistemas de reconocimiento de imágenes. Aprenderán a diseñar algoritmos que imiten habilidades humanas, a estructurar la información dentro de modelos específicos y a gestionar el mantenimiento de los sistemas de inteligencia artificial.
MÓDULO 1: HISTORIA Y FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1: Historia de la Inteligencia Artificial - Introducción a la historia de la IA - Primeros desarrollos en IA (1950s-1970s) - IA en los años 80 y 90: Expert Systems y AI Winter - Renacimiento de la IA en el siglo XXI
Tema 2: Conceptos Fundamentales de la IA - Definición de Inteligencia Artificial - Tipos de IA: ANI, AGI, ASI - Componentes básicos de la IA: Machine Learning, Deep Learning
MÓDULO 2: MODELOS GENERATIVOS Y GPT
Tema 1: Introducción a los Modelos Generativos - Definición y aplicaciones de los modelos generativos - Diferencias entre modelos discriminativos y generativos
Tema 2: Introducción a GPT (Generative Pre-trained Transformer) - -Origen y evolución de los modelos GPT - Arquitectura de GPT: ¿Cómo funciona?
Tema 3: GPT-4 - Innovaciones y mejoras en GPT-4 - Aplicaciones prácticas de GPT-4
MÓDULO 3: Prompt Engineering
Tema 1: Fundamentos del Prompt Engineering ● ¿Qué es el Prompt Engineering? ● Importancia del Prompt Engineering en modelos generativos
Tema 2: Técnicas de Prompt Engineering ● Buenas prácticas en la redacción de prompts ● Técnicas avanzadas de prompt engineering: ejemplos y casos de uso
Tema 3: Optimización de Prompts ● Estrategias para mejorar la eficacia de los prompts ● Ajuste y refinamiento de prompts para diferentes aplicaciones
MÓDULO 4: SERVICIOS COGNITIVOS
Tema 1: Servicios cognitivos: Introducción -¿Qué son los servicios cognitivos? - Áreas principales de los servicios cognitivos (visión, lenguaje, habla, conocimiento, búsqueda)
Tema 2: Servicios Cognitivos en Azure - Introducción a Azure Cognitive Services - Principales servicios cognitivos en Azure (Computer Vision, Text Analytics, Speech Services, Language Understanding) - Implementación de servicios cognitivos en Azure
MÓDULO 5: PRINCIPALES USOS DE LA IA
Tema 1: Aplicaciones de la IA en la Industria - IA en la medicina - IA en la finanza y economía - IA en la manufactura - IA en la logística y transporte
Tema 2: IA en el día a día - IA en aplicaciones móviles y asistentes virtuales - IA en redes sociales y publicidad - IA en el entretenimiento
MÓDULO 6: FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1: Desarrollos Actuales y Futuros en IA - Tendencias actuales en IA - Ética y regulaciones en IA - Desafíos y oportunidades futuras en IA
Tema 2: IA y Sociedad - Impacto de la IA en el mercado laboral - IA y privacidad - IA y sostenibilidad
Al completar el curso, obtendrás un certificado de Curso Inteligencia Artificial.
Para acceder a la formación, no hay requisitos previos, lo que la hace accesible para todos.
Información Adicional
Salidas profesionales:
Áreas como la robótica, la automoción y la telecomunicación hasta la medicina, las finanzas y la educación.
Prácticas:
Incluidas hasta 300 horas
