MÁSTER EXPERTO EN DATA, MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL - DIPLOMA AUTENTIFICADO POR NOTARIO EUROPEO -

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 humanomáquina
• 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
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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
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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
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA (II): FINANZAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PLATAFORMAS DE
DETECCIÓN Y PREVENCIÓN DEL FRAUDE
1. Darktrace
2. SAS Fraud Management
3. FICO Falcon Fraud Manager
4. Kount
5. RiskOps
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EQUIPO PARA LA
OPTIMIZACIÓN DE LA GESTIÓN DEL FLUJO DE
CAJA
1. Kyriba
2. HighRadius
3. Tesorio
4. Jirav
5. Anaplan
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
(I): MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN
DEL MARKETING
1. Antecedentes históricos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MARKETING TRADICIONAL
1. Las 4P del marketing
• Producto
• Precio
• Promoción
• Punto de venta
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MARKETING DIGITAL
1. Las 4E y las 4F
2. Medios
• Medios pagados
• Medios propios
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• Medios ganados
3. Objetivos
4. Estrategias
• Inbound marketing
• Outbound marketing
5. Métricas
• Coste por clic (CPC)
• Coste por mil impresiones (CPM)
• Click through rate (CTR)
• Índice de conversión (IDC)
• Coste por visita (CPV)
• Coste por adquisición (CPA)
• Retorno de la inversión (ROI)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA
1. Segmentación de clientes
2. Personalización de campañas de marketing
3. Análisis de sentimientos y opiniones
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
(II): MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. HERRAMIENTAS
PARA MARKETING
1. Marketing Hub
2. Marketing Cloud
3. Marketo Engage
4. ActiveCampaign
5. Emarsys
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL
ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS Y OPINIONES
1. MonkeyLearn
2. Lexalytics
3. Brandwatch
4. Hootsuite
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
(I): RECURSOS HUMANOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEPARTAMENTO DE
RECURSOS HUMANOS (RR. HH.)
1. Funciones
• Reclutamiento y selección
• Integración de nuevos empleados
• Gestión de nóminas y compensaciones
• Programas de formación y desarrollo
• Evaluación del desempeño
• Administración del talento
• Relaciones laborales
• Salida de empleados
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA
1. Reclutamiento y selección
• Cribado y selección automática de
currículums
• Chatbots para la interacción inicial
• Análisis predictivo
• Evaluaciones automatizadas
• Entrevistas en vídeo con análisis de IA
• Búsqueda de candidatos
• Reducción de sesgos
• Análisis de datos y métricas de
reclutamiento
• Automatización de tareas administrativas
2. Evaluación del desempeño y formación
• Valoración continua basada en datos en
tiempo real
• Eliminación de sesgos
• Predicción del potencial de crecimiento
• Personalización de los programas de
formación
• Plataformas de aprendizaje adaptativo
• Chatbots y asistentes virtuales para la
formación
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA (II): RECURSOS HUMANOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MEDIOS PARA EL
RECLUTAMIENTO Y SELECCIÓN
1. HireVue
2. Pymetrics
3. SmartRecruiters
4. SeekOut
5. Harver
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SOFTWARE PARA LA
EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO Y FORMACIÓN
1. Synergita
INENKA BUSINESS SCHOOL | INA137
2. Cornerstone Performance
3. Reflektive
4. EdCast
5. Degreed
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 11. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA (I): OPERACIONES EMPRESARIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DESCRIPCIÓN
CONCEPTUAL
1. Tipologías de operaciones empresariales
• Producción
• Servicios
• Logística y cadena de suministro
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA
1. Producción
2. Servicios
3. Logística y cadena de suministro
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 12. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA (II): OPERACIONES EMPRESARIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SOLUCIONES DE ROBOTIC
PROCESS AUTOMATION (RPA)
1. UiPath
2. Automation Anywhere
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SERVICIOS PARA
OPTIMIZACIÓN DE RUTAS DE TRANSPORTE
1. FourKites
2. Project44
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLATAFORMAS PARA
AUTOMATIZACIÓN DE ALMACENES
1. GreyOrange
2. Locus Robotics
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 13. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA: SECTORES ADICIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SALUD
1. Diagnóstico y detección temprana de
enfermedades
2. Medicina personalizada
3. Asistentes virtuales médicos
4. Prevención de enfermedades
5. Descubrimiento de fármacos
6. Cirugía asistida por IA
7. Gestión de operaciones hospitalarias
8. Telemedicina y atención a distancia
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SOSTENIBILIDAD
1. Optimización del consumo de energía
2. Agricultura inteligente y de precisión
3. Monitoreo y restauración de ecosistemas
naturales
4. Gestión de residuos y promoción de la economía
circular
5. Movilidad sostenible
6. Descubrimiento de nuevos materiales sostenibles
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EDUCACIÓN
1. Aprendizaje personalizado
2. Asistentes virtuales educativos
3. Desarrollo de material educativo
4. Corrección automática de tareas
5. Automatización de tareas administrativas
6. Análisis predictivo para mejorar resultados
académicos
7. Acceso inclusivo y equitativo a la educación
8. Apoyo a los docentes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. POLÍTICAS ECONÓMICAS
1. Programas de capacitación y actualización
profesional
2. Protección del empleo
3. Regulación de la inteligencia artificial
4. Fomento de la innovación tecnológica
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INVESTIGACIÓN
CIENTÍFICA
1. Análisis de big data
2. Aceleración de descubrimientos científicos
3. Simulación de fenómenos complejos
4. Predicción y mitigación de desastres naturales
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UNIDAD DIDÁCTICA 6. COMPUTACIÓN CUÁNTICA
1. Aceleración de algoritmos de IA mediante
computación cuántica
2. Aprendizaje automático cuántico
3. Simulación de sistemas complejos
4. Desarrollo de nuevas técnicas de encriptación y
defensa contra ataques cuánticos
5. Desarrollo de algoritmos cuánticos
6. Elaboración de hardware
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 14. FUTURO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DESARROLLOS
RECIENTES
1. Modelos generativos avanzados
2. Robótica autónoma
3. Edge AI
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TENDENCIAS
EMERGENTES
1. Inteligencia artificial explicable (XAI)
2. IA multimodal
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EMPRESAS DISRUPTIVAS
1. Tesla
2. Amazon
3. Netflix
4. Spotify
5. OpenAI
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERNET DE LAS COSAS
(IOT)
1. Funcionamiento
2. Aplicaciones
• Hogares inteligentes
• Ciudades inteligentes
• Salud
• Industria manufacturera
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
SOLUCIONARIO
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA