Diplomado en Inteligencia Artificial

Parte 1

Chief ai officer

Módulo 1. Perfil del chief ai officer

• Unidad didáctica 1. Fundamentos de la inteligencia artificial
• Unidad didáctica 2. Figura del chief ai officer
• Unidad didáctica 3. Funciones y responsabilidades
• Unidad didáctica 4. Competencias
• Unidad didáctica 5. Modelos de liderazgo
• Unidad didáctica 6. Desarrollo profesional

Módulo 2. Departamento de inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. Concepto y definición
• Unidad didáctica 2. Modelos organizativos
• Unidad didáctica 3. Roles
• Unidad didáctica 4. Diseño o design thinking
• Unidad didáctica 5. Implementación
• Unidad didáctica 6. Capacitación y formación de profesionales

Módulo 3. Aprendizaje automático o machine learning

• Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje automático o machine learning
• Unidad didáctica 2. Tipos de aprendizaje
• Unidad didáctica 3. Evaluación de modelos

Módulo 4. Aprendizaje profundo o deep learning

• Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje profundo o deep learning
• Unidad didáctica 2. Redes neuronales artificiales
• Unidad didáctica 3. Tipos de modelos

Módulo 5. Inteligencia artificial generativa

• Unidad didáctica 1. ¿qué es la inteligencia artificial generativa?
• Unidad didáctica 2. Modelos fundacionales o foundation models
• Unidad didáctica 3. Arquitecturas principales

Módulo 6. Ingeniería de prompt o prompt engineering

• Unidad didáctica 1. Conceptualización de la ingeniería de prompt o prompt engineering
• Unidad didáctica 2. Técnicas
• Unidad didáctica 3. Buenas prácticas
• Unidad didáctica 4. Plataformas para la gestión y optimización de prompts

Módulo 7. Estrategia e implementación de la ia en la organización

• Unidad didáctica 1. Diagnóstico de madurez de la organización
• Unidad didáctica 2. Definición de la estrategia de ia
• Unidad didáctica 3. Transformación digital con ia
• Unidad didáctica 4. Gobierno del dato como base de la estrategia

Módulo 8. Medición del valor e impacto de la ia en la organización

• Unidad didáctica 1. Fundamentos de la medición del valor de la ia
• Unidad didáctica 2. Modelo de medición del retorno de la inversión
• Unidad didáctica 3. Indicadores de seguimiento
• Unidad didáctica 4. Comunicación del valor a la dirección y al consejo
• Unidad didáctica 5. Revisión y ajuste estratégico

Módulo 9. Ia aplicada a la estrategia empresarial (i)

• Unidad didáctica 1. Recursos humanos
• Unidad didáctica 2. Marketing

Módulo 10. Ia aplicada a la estrategia empresarial (ii)

• Unidad didáctica 1. Finanzas
• Unidad didáctica 2. Ventas y atención al cliente
• Unidad didáctica 3. Innovación y desarrollo de producto

Módulo 11. Ia aplicada a las operaciones empresariales

• Unidad didáctica 1. Conceptualización de las operaciones empresariales
• Unidad didáctica 2. Aplicación de la inteligencia artificial
• Unidad didáctica 3. Soluciones de automatización de procesos robóticos
• Unidad didáctica 4. Servicios para optimización de rutas de transporte
• Unidad didáctica 5. Plataformas para automatización de almacenes

Módulo 12. Introducción a la gestión de proyectos con ia

• Unidad didáctica 1. Implementación de la ia en la gestión de proyectos
• Unidad didáctica 2. Adaptación de la metodología pmi a la gestión de proyectos con ia
• Unidad didáctica 3. Adaptación de la metodología scrum a la gestión de proyectos con ia
• Unidad didáctica 4. Adaptación de la metodología kanban a la gestión de proyectos con ia

Módulo 13. Planificación y gestión de proyectos con ia

• Unidad didáctica 1. Optimización de la planificación
• Unidad didáctica 2. Algoritmos de optimización en la planificación de proyectos
• Unidad didáctica 3. Aplicaciones de la ia en el diseño de cronogramas
• Unidad didáctica 4. Previsión de plazos y costes con ia
• Unidad didáctica 5. Reprogramación de tareas con ia

Módulo 14. Control de proyectos asistido con ia

• Unidad didáctica 1. Uso de dashboards inteligentes para el seguimiento de kpi y del estado del proyecto
• Unidad didáctica 2. Análisis de datos en el control de avances
• Unidad didáctica 3. Análisis de datos en el control de costes
• Unidad didáctica 4. Análisis de datos en el control de recursos

Módulo 15. Ia en la toma de decisiones

• Unidad didáctica 1. Análisis predictivo
• Unidad didáctica 2. Algoritmos centrados en mejorar la toma de decisiones
• Unidad didáctica 3. Aplicación de la inteligencia artificial en la toma de decisiones y la inteligencia empresarial

Módulo 16. Ciberseguridad en sistemas interconectados

• Unidad didáctica 1. Conceptualización de la ciberseguridad
• Unidad didáctica 2. Sistemas interconectados
• Unidad didáctica 3. Riesgos inherentes a la interconexión
• Unidad didáctica 4. Seguridad de datos en sistemas interconectados
• Unidad didáctica 5. Detección y respuesta ante amenazas
• Unidad didáctica 6. Aprendizaje automático adversarial
• Unidad didáctica 7. Seguridad específica de los sistemas de ia

Módulo 17. Ética y regulación de la inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. Moral ante el progreso tecnológico
• Unidad didáctica 2. Desafíos éticos que presenta el uso de la inteligencia artificial
• Unidad didáctica 3. Actores relevantes
• Unidad didáctica 4. Guías, recomendaciones y otros documentos en torno a la ética aplica
• Unidad didáctica 5. Panorama legislativo vinculado a la inteligencia artificial

Módulo 18. Gobernanza de la inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. ¿qué es la gobernanza de la inteligencia artificial?
• Unidad didáctica 2. Elementos de gobernanza
• Unidad didáctica 3. Gestión de los riesgos de la inteligencia artificial en las organizaciones
• Unidad didáctica 4. Ciclo de vida de una inteligencia
• Unidad didáctica 5. Auditoría de sistemas de inteligencia artificial

Parte 2

Big data para ingenierías

Módulo 1. Introducción de big data en las ingenierías

• Unidad didáctica 1. Big data en el ámbito de la ingeniería
• Unidad didáctica 2. Aplicaciones del big data en las distintas ingenierías
• Unidad didáctica 3. Perfil profesional y oportunidades en big data

Módulo 2. Fundamentos de big data

• Unidad didáctica 1. ¿qué es el big data?
• Unidad didáctica 2. Paradigmas de procesamiento
• Unidad didáctica 3. Ecosistema big data

Módulo 3. Arquitectura hadoop

• Unidad didáctica 1. Entorno hadoop
• Unidad didáctica 2. Hdfs
• Unidad didáctica 3. Apache hadoop yarn

Módulo 4. Planificación e instalación de clústeres hadoop

• Unidad didáctica 1. Planificación de un clúster
• Unidad didáctica 2. Instalación y configuración de un clúster
• Unidad didáctica 3. Configuración avanzada de un clúster

Módulo 5. Administración y mantenimiento de hadoop

• Unidad didáctica 1. Gestión del almacenamiento
• Unidad didáctica 2. Gestión de recursos
• Unidad didáctica 3. Logs y monitorización
• Unidad didáctica 4. Mantenimiento de un clúster

Módulo 6. Seguridad, ingestión y procesamiento batch

• Unidad didáctica 1. Seguridad hadoop
• Unidad didáctica 2. Obtención de datos en hdfs
• Unidad didáctica 3. Mapreduce

Módulo 7. Apache spark y rdd

• Unidad didáctica 1. Fundamentos de apache spark
• Unidad didáctica 2. Modelo de ejecución
• Unidad didáctica 3. Rdd
• Unidad didáctica 4. Procesamiento distribuido

Módulo 8. Dataframes, datasets y sql

• Unidad didáctica 1. Dataframes
• Unidad didáctica 2. Análisis de datos con consultas dedataframe
• Unidad didáctica 3. Datasets y spark sql
• Unidad didáctica 4. Persistencia
• Unidad didáctica 5. Despliegue de aplicaciones

Módulo 9. Spark streaming

• Unidad didáctica 1. Procesamiento en streaming
• Unidad didáctica 2. Spark streaming
• Unidad didáctica 3. Structured streaming
• Unidad didáctica 4. Fuentes de datos en streaming

Módulo 10. Data science y machine learning

• Unidad didáctica 1. Data science
• Unidad didáctica 2. Machine learning
• Unidad didáctica 3. Apache spark mllib

Módulo 11. Análisis de datos con apache pig

• Unidad didáctica 1. Pig
• Unidad didáctica 2. Análisis de datos básicos con pig
• Unidad didáctica 3. Procesado de datos complejos con pig
• Unidad didáctica 4. Operaciones con multiconjuntos de datos de pig
• Unidad didáctica 5. Troubleshooting y optimización de pig

Módulo 12. Explotación de datos con apache hive

• Unidad didáctica 1. ¿qué es hive?
• Unidad didáctica 2. Consultas con hive
• Unidad didáctica 3. Análisis de datos relacional con hive
• Unidad didáctica 4. Rendimiento y optimización hive

Módulo 13. Explotación de datos con impala

• Unidad didáctica 1. ¿qué es impala?
• Unidad didáctica 2. Consultas y administración impala
• Unidad didáctica 3. Análisis de datos relacional con impala
• Unidad didáctica 4. Rendimiento y optimización
• Unidad didáctica 5. Comparativa con hive