Inteligencia Artificial

Horas: 20

Contenidos

MÓDULO I: Orígenes e historia de la inteligencia artificial

  1. Tema 1. Orígenes y posiciones fundamentales de la Inteligencia Artificial.
    • La conferencia de Dartmouth
    • La solución de Alan Turing
    • IA Débil, IA Fuerte, IA Estrecha e IA de Propósito General
  2. Tema 2. Hitos históricos de la Inteligencia Artificial.
    • El Solucionador General de Problemas
    • Eliza
    • IBM Deep Blue
    • DARPA Grand Challenge
    • IBM Watson
    • DeepMind AlphaGo
    • Google Duplex
    • DeepMind AlphaFold
  3. Tema 3. La nueva edad de oro de la Inteligencia Artificial.
    • La Inteligencia Artificial en los Negocios.
    • La Inteligencia Artificial como Servicio (IAaaS).
    • Grandes proveedores de Servicios de Inteligencia Artificial.
    • Ecosistemas de Código Abierto

MÓDULO II. Técnicas de inteligencia artificial

  1. Tema 4. Principales técnicas de Inteligencia Artificial.
    • Algoritmos Inteligentes
    • Sistemas Expertos
    • Aprendizaje Automático
    • Planificación Automática
    • Motores de Inferencia
    • Lógica Difusa
  2. Tema 5. La bioinspiración y las Redes de Neuronas Artificiales.
    • La Neurona Artificial
    • Redes de Neuronas Artificiales
    • Tipos de Redes de Neuronas Artificiales
    • Aprendizaje Profundo
  3. Tema 6. Arquitectura de un Sistema Inteligente.
    • Sistemas Simbólicos y Subsimbólicos
    • Sistemas Híbridos
    • Herramientas para el Desarrollo de Sistemas Inteligentes

MÓDULO III. Principales aplicaciones de la inteligencia artificial

  1. Tema 7. Tipos de proyectos de Inteligencia Artificial.
    • Modelado Descriptivo
    • Modelado Diagnóstico
    • Modelado Predictivo
    • Modelado Prescriptivo
    • Modelado Generativo
  2. Tema 8. Dominios de Aplicación de la Inteligencia Artificial.
    • Visión Artificial
    • Procesamiento del Lenguaje Natural
    • Reconocimiento de Patrones en otros Tipos de Datos
  3. Tema 9. Principales Casos de Uso.
    • Casos de Uso de Segmentación
    • Casos de Uso de Clasificación
    • Casos de Uso de Regresión
    • Casos de Uso de Recomendación
    • Casos de Uso de Detección de Anomalías

MÓDULO IV. Impacto socioeconómico y regulación de la inteligencia artificial

  1. Tema 10. Modelos de Negocio en Inteligencia Artificial.
    • Automatización de Procesos
    • Mejora de la Experiencia de Cliente
    • Aumento de la Eficiencia en los Procesos Productivos
    • Monetización de los Datos
  2. Tema 11. Marco Ético para una Inteligencia Artificial Fiable.
    • Principios Éticos
    • Transparencia y Explicabilidad
    • Robuztez de Operación
    • Automatización versus Control
  3. Tema 12. Automatización y Sociedad.
    • Impacto económico de la Inteligencia Artificial
    • Cambios en el Mercado Laboral
    • Impacto de la Tecnología en las Relaciones Sociales.

Aplicaciones

  1. Proporcionar los fundamentos de conocimiento que permiten entender cómo funciona un sistema de inteligencia artificial, cómo piensa una IA, y los problemas que puede ayudar a resolver.
  2. Comprender la evolución histórica de la Inteligencia Artificial.
  3. Formalizar y diseñar sistemas de razonamiento automático.
  4. Reconocer las dificultades generales y los errores más habituales en el uso real de técnicas de Inteligencia Artificial.
  5. Aprendizaje de los diferentes conceptos clave que han provocado la irrupción de la IA y cómo este fenómeno se deriva de las tecnologías habilitadoras como el Big Data o el Cloud Computing.

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