MAESTRÍA INTERNACIONAL EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL SECTOR INMOBILIARIO Y LA ARQUITECTURA

MÓDULO 1. PRINCIPIOS DEL SECTOR INMOBILIARIO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SECTOR INMOBILIARIO

1.Origen y evolución

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRUCTURA DEL SECTOR INMOBILIARIO

1. Promoción inmobiliaria
2. Construcción y edificación
3. Comercialización y ventas
4. Inversión inmobiliaria
5. Gestión de propiedades
6. Consultoría y valoración

UNIDAD DIDÁCTICA 3. VALOR INMOBILIARIO

1. Ubicación
2. Características físicas
3. Oferta y demanda del mercado
4. Situación económica general
5. Regulación urbanística
6. Eficiencia energética y sostenibilidad

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CICLO INMOBILIARIO

1. Expansión
2. Exceso de oferta
3. Corrección
4. Recuperación
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 2. INTRODUCCIÓN A LA ARQUITECTURA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA ARQUITECTURA

1. Origen y evolución
2. Componentes principales-Artísticos-Técnicos-Humanísticos-Digitales

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNCIONES FUNDAMENTALES

1. Descarbonización y sostenibilidad ambiental
2. Optimización energética y confort
3. Integración de tecnologías inteligentes
4. Adaptabilidad y flexibilidad de los espacios
5. Digitalización del diseño y construcción
6. Enfoque centrado en el usuario

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ELEMENTOS ARQUITECTÓNICOS

1. Diseño exterior-Fachadas-Cubiertas-Volumetría y forma del edificio
2. Diseño interior-Distribución espacial y particiones internas-Acabados y materiales interiores-Iluminación natural y artificial
3. Elementos estructurales-Estructuras portantes-Cimentaciones-Sistemas de estabilidad y seguridad
4. Instalaciones y sistemas técnicos
5. Espacios exteriores y urbanización
6. Elementos especializados según el tipo de edificio

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ARQUITECTURA Y ENTORNO URBANO

1. Sistemas de movilidad
2. Espacios públicos de calidad
3. Infraestructuras verdes y azules
4. Ciudades inteligentes o smart cities
5. Regeneración urbana y mejora del patrimonio construido

UNIDAD DIDÁCTICA 5. NUEVAS TENDENCIAS EN ARQUITECTURA

1. BIM y digitalización integral del proyecto
2. Construcción modular e industrializada
3. Materiales sostenibles y reutilización de recursos
4. Eficiencia energética y edificios de consumo casi nulo
5. Realidad virtual y aumentada para presentación y validación de propuestas
6. Diseño generativo asistido por IA
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 3. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Origen y evolución
2. Ramas
3. Aplicaciones-Computación-Medicina-Finanzas-Industria pesada-Atención al cliente-Industria automotriz-Juegos y juguetes-Música

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA EN EL SECTOR INMOBILIARIO Y LA
ARQUITECTURA

1. Fuentes
2. Tratamiento de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL SECTOR INMOBILIARIO Y LA ARQUITECTURA

RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 4. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING

1. Calidad de los datos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE APRENDIZAJE

1. Aprendizaje supervisado-Árboles de decisión-K vecinos más cercanos-Máquinas de vectores de soporte-Regresión logística-Clasificación de Naive Bayes
2. Aprendizaje no supervisado-Agrupamiento o clustering-Reducción de dimensionalidad
3. Aprendizaje por refuerzo-Q-learning-Policy gradient

UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN DE MODELOS
1. Métricas de evaluación-Clasificación-Regresión-Ranking-Estadísticas-Visión por computadora-Procesamiento del lenguaje natural
RESUMEN
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MÓDULO 5. APRENDIZAJE PROFUNDO O DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
PROFUNDO O DEEP LEARNING

1. Elementos constitutivos
2. Características

UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES

1. Funcionamiento-Dinámica computacional de la neurona artificial-Ajuste de parámetros-Proceso de aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TIPOS DE MODELOS

1. Redes neuronales convolucionales
2. Redes neuronales recurrentes
3. Modelos de transformadores
RESUMEN
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MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA?

1. Tipos de contenido generado-Texto-Imágenes-Vídeo-Audio-Datos estructurados
2. Métodos de generación-Generación autorregresiva-Generación basada en ruido latente-Entrenamiento adversarial-Técnicas de enmascaramiento

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS FUNDACIONALES O FOUNDATION MODELS

1. Entrenamiento y adaptación
2. Representaciones generadas por los modelos-Multimodales-Multilingües

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURAS PRINCIPALES

1. Redes generativas antagónicas
2. Autocodificadores variacionales
3. Transformadores o transformers
4. Arquitecturas híbridas y emergentes
RESUMEN
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MÓDULO 7. INGENIERÍA DE PROMPT O PROMPT ENGINEERING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA INGENIERÍA DE
PROMPT O PROMPT ENGINEERING

1. Elementos de un prompt
2. Principios de diseño
3. Parámetros de generación-Métodos deterministas-Técnicas de sampling

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS

1. Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot
2. Prompt con pocas muestras o few-shot
3. Cadena de pensamiento o chain of thought
4. Generación aumentada por recuperación
5. ReAct
6. Autoconsistencia
7. Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining
8. Prompt basado en roles o role prompting
9. Conocimiento generado
10. Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts
11. Prompt activo
12. Estímulo direccional
13. Ingeniería automática de prompts
14. Personalización de prompt o prompt reframing

UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUENAS PRÁCTICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLATAFORMAS PARA LA GESTIÓN Y
OPTIMIZACIÓN DE PROMPTS

1. Prompthub
2. PromptBase
3. FlowGPT
4. PromptLayer
RESUMEN
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MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DEL USO DE LA IA EN EL SECTOR
INMOBILIARIO Y LA ARQUITECTURA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SECTOR AECO

1. Empleo de la IA-Origen y evolución-Beneficios
2. Transformación digital del sector-Nuevos roles profesionales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÁREAS Y SECTORES FUNDAMENTALES DEL
SECTOR INMOBILIARIO Y LA ARQUITECTRA
1. Gestión de propiedades
2. Análisis de mercado
3. Marketing
4. Ventas
5. Atención al cliente

UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES FUNDAMENTALES DE LA IA

1. Optimización del diseño
2. Construcción y seguridad
3. Toma de decisiones informada
4. Simulación y visualización avanzada
5. Evaluación de la propiedad
6. Inversión inmobiliaria
7. Descripción de listados
8. Experiencias inmersivas
9. Análisis predictivo
10. Exploración creativa y experiencias inmersivas
11. Diseños inteligentes y domótica
12. Adaptabilidad y flexibilidad de la organización
13. Desarrollo de la eficiencia energética y la sostenibilidad
14. Interacción con el usuario y atención al cliente

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROCESO DE IMPLEMENTACIÓN DE LA IA

1. Recopilación y preparación de datos
2. Selección de la herramienta de IA adecuada
3. Diseño de un plan de implementación de un proyecto de IA
4. Ejecución y seguimiento del proyecto
5. Estudio de casos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTEGRACIÓN DE LA IA CON BUILDING
INFORMATION MODELING (BIM)

1. Gestión inteligente de proyectos y procesos constructivos
RESUMEN
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MÓDULO 9. DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE EDIFICIOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADIOS FUNDAMENTALES

1. Diseño, arquitectura y construcción de estructuras-Selección de materiales para la eficiencia energética-Desarrollo de edificios y entornos inteligentes-Modelos generativos de diseño arquitectónico
2. Valoración de la seguridad en la construcción-Medición automatizada de riesgos
3. Particionamiento de espacios-Circulaciones, flujos y habitabilidad
4. Modelado del ciclo de vida del edificio (LCA/LCC)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS PRINCIPALES

1. AutoCAD
2. Fusion 360
3. Optimus
4. Geomagic Wrap
5. CATIA
6. IBM Watson Studio
7. Autodesk Revit
8. Rhino
9. Grasshopper
10. Midjourney
11. Stable Diffusion
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 10. VISUALIZACIÓN DE PROPIEDADES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADIOS FUNDAMENTALES

1. Análisis de propiedades-Valoración automática-Predicción de precios-Análisis de imágenes
2. Búsqueda de propiedades-Filtrado avanzado-Recomendaciones personalizadas
3. Home staging virtual-Amueblado-Reformas virtuales
4. Tours virtuales y visualización 3D
5. Generación de renders

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS

1. Matterport
2. Lumion
3. Unreal Engine
4. Runway ML
5. NeRF
6. HomeByte
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 11. MARKETING INMOBILIARIO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADIOS FUNDAMENTALES

1. Análisis del mercado-Análisis predictivo-Identificación de nichos y tendencias
2. Generación de leads-Segmentación inteligente-Lead scoring avanzado
3. Personalización de estrategias por cliente
4. Creación de textos persuasivos para propiedades-Personalización de las recomendaciones-Copywriting inteligente
5. Elaboración de contenido multimedia-Vídeos e imágenes generativas
6. Optimización SEO de las publicaciones-Estudio de keywords

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS

1. Jasper.ai
2. Copy.ai
3. Surfer SEO
4. Emplifi
5. Brand24
6. Mailchimp
7. Klaviyo
8. HubSpot
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 12. VENTAS INMOBILIARIAS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADIOS FUNDAMENTALES

1. Asistentes virtuales, chatbots y atención multicanal-Captación de leads-Resolución de dudas-Programación de visitas
2. Automatización del seguimiento comercial-Secuencias de follow-up
3. Análisis de costes y precios-Estrategias de pricing dinámico-Forecast para ventas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS

1. Chatfuel
2. ManyChat
3. Landbot
4. Salesforce Einstein
5. PipeDrive
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 13. GESTIÓN ADMINISTRATIVA Y OPERATIVA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADIOS FUNDAMENTALES

1. Análisis inteligente de datos-Visualización de datos aplicada al negocio-Dashboards predictivos e informes automatizados-Modelos predictivos
2. Automatización de procesos inmobiliarios-Automatización de tareas repetitivas-Conexión entre plataformas y reducción de errores operativos-Optimización y planificación de procesos y flujos
3. Organización del conocimiento y automatización de decisiones
4. Integración con agendas, archivos y flujos documentales

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS

1. Notion
2. Make
3. Power BI
4. Copilot
5. Google Workspace IA
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 14. ÉTICA Y REGULACIÓN DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MORAL ANTE EL PROGRESO TECNOLÓGICO

1. Posiciones doctrinales-Bioconservadurismo-Neurodeterminismo-Transhumanismo-Humanismo abierto desde los derechos humanos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESAFÍOS ÉTICOS

1. Sesgo y discriminación en algoritmos
2. Transparencia y rendición de cuentas en decisiones automatizadas
3. Responsabilidad y atribución de autoría
4. Autonomía del profesional inmobiliario y del arquitecto
5. Propiedad intelectual y uso de datos
6. Dependencia tecnológica y pérdida de criterio profesional
7. Riesgos de manipulación y asimetría de información

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ACTORES RELEVANTES

1. Gobiernos
2. Empresas
3. Desarrolladores
4. Usuarios

UNIDAD DIDÁCTICA 4. GUÍAS, RECOMENDACIONES Y OTROS
DOCUMENTOS EN TORNO A LA ÉTICA APLICADA

1. Iniciativas privadas-Principios de Asilomar-Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos-Grandes empresas tecnológicas
2. Iniciativas supranacionales-Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura-Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico-Comisión Europea
3. Iniciativas gubernamentales-Estados Unidos-China-Reino Unido-Japón-India-España-Brasil-Colombia-Uruguay

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PANORAMA LEGISLATIVO VINCULADO A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Regulación en Europa
2. Regulación en Estados Unidos
3. Regulación en China
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

MÓDULO 15. GOBERNANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA GOBERNANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

1. Niveles

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DE GOBERNANZA

1. Estructuras de gobierno sectorial
2. Comité de ética y gobernanza
3. Roles y responsabilidades
4. Políticas y procedimientos internos
5. Formación y concienciación del personal
6. Objetivos empresariales y técnicos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE LOS RIESGOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR INMOBILIARIO Y DE ARQUITECTURA

1. Metodología
2. Evaluación de impacto
3. Medidas técnicas y organizativas
4. Cumplimiento normativo transversal-AI Act
5. Evaluación de resultados y mejora continua

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CICLO DE VIDA DE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Diseño
2. Desarrollo
3. Producción
4. Seguimiento y control
5. Retirada

UNIDAD DIDÁCTICA 5. AUDITORÍA DE SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Modelo de las tres líneas-Ejecución y responsabilidad operativa-Supervisión y monitoreo del riesgo-Aseguramiento independiente y asesoramiento estratégico
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
SOLUCIONARIO
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA