DIPLOMADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
INTRODUCCIÓN
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN A LA INTELIGENCIA
1. Inteligencia como capacidad cognitiva-Pruebas de coeficiente intelectual
2. Teoría de las inteligencias múltiples-Clasificación
3. Inteligencia emocional-Relevancia en distintas dimensiones-Inmadurez emocional
4. Concepto de inteligencia artificial (IA)-Origen y evolución-Medición de inteligencia en las máquinas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. IMPACTO DE LA IA EN EL MERCADO LABORAL
1. Creación de empleo-Profesionales específicos para desarrollo y mantenimiento de IA-Analistas de datos-Consultores especializados en estrategias de IA-Creadores de contenido mediante IA-Oportunidades laborales en industrias nuevas
2. Destrucción de empleo-Impacto en el sector primario-Repercusión en el sector secundario-Influencia en el sector terciario
3. Cambios fundamentales en el mercado laboral-Dinamismo en los tipos de trabajo disponibles y en las habilidades requeridas-Modificaciones en la estructura organizativa-Aumento de la colaboración humano-máquina-Formación continua de los trabajadores
UNIDAD DIDÁCTICA 3. UTILIDADES DE LA IA EN LA VIDA DIARIA
1. Asistentes virtuales
2. Sistemas de recomendación
3. Aplicaciones de navegación
4. Herramientas de salud y bienestar
5. Dispositivos inteligentes de seguridad en el hogar
6. Aplicaciones financieras
7. Plataformas de aprendizaje
8. Entretenimiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESAFÍOS PRINCIPALES DE LA IA
1. Obstáculos técnicos
2. Retos éticos-Sesgos de los datos-Privacidad-Responsabilidad y rendición de cuentas
3. Problemáticas sociales-Seguridad-Equidad-Desinformación
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 2. COMPONENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA
1. Aprendizaje automático
2. Procesamiento del lenguaje natural
3. Visión artificial
4. Robótica
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APROXIMACIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
1. Aprendizaje supervisado
2. Aprendizaje no supervisado
3. Aprendizaje por refuerzo
4. Aprendizaje profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
1. Aplicaciones
2. Ramas-Comprensión del lenguaje natural-Generación del lenguaje natural
3. Fases-Preprocesamiento de texto-Análisis sintáctico-Análisis semántico-Análisis de sentimientos-Comprensión del lenguaje-Generación del lenguaje natural
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS INFORMÁTICOS TRADICIONALES
VS. ALGORITMOS DE IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. VISIÓN ARTIFICIAL
1. Funcionamiento
2. Interferencias técnicas
3. Aplicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ROBÓTICA
1. Origen y evolución-Evolución de los sistemas automáticos-Mecanización, automatización y robotización-Leyes de la robótica según Asimov
2. Tipos de robots-Características del robot humanoide
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 3. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. GENERACIÓN DE TEXTO
1. Definición de chatbot-Clasificación
2. Tecnologías para la generación de texto-ChatGPT-Copy.ai-Jasper AI-Writesonic-Rytr
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GENERACIÓN Y EDICIÓN DE IMÁGENES
1. Recursos para la generación de imágenes-DALL-E-Midjourney-Artbreeder-Runway ML
2. Herramientas para la edición de imágenes-Adobe Photoshop con Adobe Sensei-Luminar AI-Fotor-Remove.bg
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (II)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES
1. Instrumentos para el reconocimiento de imágenes-Google Cloud Vision-Microsoft Azure AI Vision-Amazon Rekognition-Clarifai-IBM Watson Visual Recognition
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE DATOS
1. Big data y business intelligence-Beneficios para las empresas al aplicar la IA en el big data
2. Minería de datos-Proceso típico
3. Medios para el análisis de datos-TensorFlow-Apache Spark-DataRobot-RapidMiner-H2O.ai
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EQUIPO PARA LA TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA
1. Google Translate
2. DeepL Translate
3. Microsoft Translator
4. Amazon Translate
5. Systran
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): FINANZAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CARACTERIZACIÓN DEL SISTEMA FINANCIERO
1. Unidades ahorradas y unidades inversoras
2. Activos financieros-Depósitos bancarios-Bonos-Acciones-Derivados-Fondos mutuos
3. Pasivos financieros-Préstamos bancarios-Emisión de bonos-Cuentas por pagar-Letras de cambio
4. Mercados financieros-Tangibles e intangibles-Capitales y de dinero
5. Intermediarios financieros
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DEL SISTEMA FINANCIERO
1. Instituciones financieras-Bancos, cajas de ahorro y cooperativas de crédito-Compañías de seguros-Firmas de inversión-Fondos de pensiones
2. Bolsa de valores
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTRUCTURA DEL SISTEMA FINANCIERO
1. Sistema Europeo de Bancos Centrales (SEBC)
2. Banco Central Europeo
3. Banco de España
4. Comisión Nacional del Mercado de Valores
5. Fondo de garantía de depósitos
6. Crédito oficial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
1. Detección y prevención del fraude-Análisis de comportamiento de los usuarios-Detección de anomalías en tiempo real-Modelos predictivos-Procesamiento del lenguaje natural para análisis del lenguaje y la comunicación-Redes neuronales y aprendizaje profundo-Automatización de alertas y decisiones-Reducción de falsos positivos
2. Optimización de la gestión del flujo de caja-Predicción del flujo de caja-Automatización de cuentas por cobrar y cuentas por pagar-Manejo eficiente del inventario-Creación de escenarios what-if-Análisis de las opciones de financiamiento
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN