Por medio de esta formación pretendemos proporcionar a los estudiantes los conocimientos precisos de inteligencia artificial que les permita la aplicación práctica en la gestión de la información. La titulación permitirá a los alumnos ejercer su profesión en instituciones educativas privadas y acceder a las oposiciones que son convocadas periódicamente en las diferentes Comunidades Autónomas.
La formación se ha destinado a titulados universitarios que estén interesados en ampliar sus conocimientos.
Módulo 01 Inteligencia artificial, una introducción a la IA
Unidad 1: Definición y visión general de la IA
Unidad 2: Contexto histórico
Unidad 3: Proyecto práctico de IA
Módulo 02 Ética y derechos de autor: desafíos éticos y protección de los derechos de autor en la inteligencia artificial
Unidad 1: Derechos éticos en IA
Unidad 2: Protección de los derechos de autor en la IA
Unidad 3: La redefinición de la propiedad y los asuntos éticos
Módulo 03 Transformación digital para la industria del conocimiento y la gestión de la información
Unidad 1: Transformación digital en la industria del conocimiento
Unidad 2: Transformación digital para la gestión de la información
Unidad 3: Impacto de la transformación digital y la IA en commodities
Módulo 04 Gestión del cambio en la organización de la información
Unidad 1: Introducción a la gestión del cambio
Unidad 2: Factores que influyen en la gestión del cambio
Unidad 3: Estrategias y enfoques
Módulo 05 Metodologías Ágiles
Unidad 1: Introducción a las metodologías ágiles
Unidad 2: Principios de transformación digital ágil
Unidad 3: Beneficios de agile en la transformación digital
Unidad 4: Retos y soluciones en la transformación digital ágil
Módulo 06 Algoritmos y prompts
Unidad 1: Instrucciones en IA
Unidad 2: IA explicable (XAI)
Unidad 3: Confianza y fiabilidad en los algoritmos de IA
Módulo 07 Herramientas de inteligencia artificial para la gestión de datos y aprendizaje automático
Unidad 1: Introducción a las herramientas de IA para la gestión de datos
Unidad 2: Herramientas populares de IA para análisis de datos
Unidad 3: Aprendizaje automático en la gestión de datos
Unidad 4: Desafíos y direcciones futuras
Elemento de lista
Módulo 08 Herramientas de inteligencia artificial para la gestión de la información
Unidad 1: Descripción general de las herramientas de IA para la gestión de la información
Unidad 2: Lista de herramientas y marcos populares de IA
Unidad 3: Aplicaciones de la IA en la gestión de la información
Unidad 4: Desafíos y experiencias futuras
Módulo 09 Herramientas de inteligencia artificial para la gestión del conocimiento
Unidad 1: Introducción a la IA en la gestión del conocimiento
Unidad 2: Herramientas populares de la IA en la gestión del conocimiento
Unidad 3: Aplicaciones de la IA en la gestión del conocimiento
Unidad 4: Desafíos y experiencias futuras
Módulo 10 Inteligencia artificial para bibliotecas
Unidad 1: Introducción a la IA en las bibliotecas
Unidad 2: Aplicaciones de la IA en las bibliotecas
Unidad 3: Desafíos y oportunidades
Módulo 11 Inteligencia artificial para archivos
Unidad 1: Introducción de la IA en los archivos
Unidad 2: Aplicaciones de la IA en los archivos
Unidad 3: Desafíos y oportunidades
Módulo 12 Inteligencia artificial para emprendedores del conocimiento
Unidad 1: Introducción al emprendimiento del conocimiento
Unidad 2: Aplicaciones de la IA en el emprendimiento del conocimiento
Unidad 3: Desafíos y oportunidades
Módulo 13 Inteligencia artificial para potenciar la alfabetización informacional y mediática (MIL)
Unidad 1: Fundamentos de la alfabetización informacional mediática
Unidad 2: Metaliteratura y autorreflexión crítica
Unidad 3: Desarrollo de competencias en MIL
Unidad 4: Autoridad de la información: construcción y contexto
Módulo 14 Desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial
Unidad 1: Introducción a la IA en la gestión de la información
Unidad 2: Desafíos y oportunidades en la implementación de la IA en la gestión de la información
Unidad 3: Proyecciones y tendencias futuras
Módulo 15 Aplicaciones innovadoras para la gestión de información y el conocimiento
Unidad 1: Introducción al desarrollo low-code
Unidad 2: Inteligencia artificial y low-code
Unidad 3: Desafíos y oportunidades
Máster en Inteligencia Artificial Aplicada: Especialidad aplicada para profesionales de la información: bibliotecas, archivos y unidades de información.
Para la realización del máster es indispensable que los participantes presenten titulación oficial universitaria o equivalente de la rama de conocimiento.
