Descripción
CURSO DE ESPECIALIZACIÓN
Uso seguro de la IA en el trabajo: protección de datos y buenas prácticas con IA
Objetivos
El alumno, al finalizar este curso, conocerá los fundamentos formales en los cuales se basan las implementaciones de inteligencia artificial, y será capaz de apreciar la conveniencia de aplicar inteligencia artificial en su empresa o contexto laboral, en función del estado de madurez del proceso de transformación digital y de la capacidad actual de automatización.
Contenidos
1 – Transformación Digital e inteligencia artificial
Transformación Digital e inteligencia artificial
¿Qué es la inteligencia artificial?
Contexto de Transformación Digital
De dónde venimos
¿Por dónde empezar?
2 – Base científica para la inteligencia artificial
Base científica para la inteligencia artificial
Capacidades de inteligencia artificial
Data Science, Data Analysis, Big Data, Data Mining y Machine Learning
Perspectivas de analítica
Data Mining
Qué es Data Mining
Etapas y ejemplos de Data Mining
Algoritmos Descriptivos
Algoritmos Predictivos
Machine Learning
Bases del Aprendizaje Automático
Cómo hacer aprender a una máquina
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Hemos aprendido
3 – Robótica y Automatización
Robótica y Automatización
Robótica
Aplicaciones de la robótica
Tendencias en Robótica
Los peligros de la automatización
Progreso en tecnología de asistencia al usuario
Hemos aprendido
4 – Tecnologías asociadas a la IA
Tecnologías asociadas a la IA
Tecnologías maduras: Big Data
Las V’s del Big Data
Nueva capa de almacenamiento: Tecnología Blockchain
Datificación
Datificación – volúmenes de datos
Tecnologías disruptivas de la mano de la IA
Edge Computing
Factores clave de Edge Computing
Redes 5G
Gemelos Digitales
Obtener el máximo valor del gemelo digital
Inversiones en innovación para IA
Hemos aprendido
5 – Ámbitos de aplicación
Ámbitos de aplicación
Sectores donde se aplica inteligencia artificial
Salud
Problemática de la IA en medicina
Sector financiero y Seguros
Industria 4.0 +
Medios de comunicación
Desarrollo de software
Sistemas Expertos
Visión Artificial
Ámbitos en los que NO aplicamos IA
Hemos aprendido
6 – Recomendaciones
Recomendaciones
Cómo introducir cambios hacia la inteligencia artificial
Contexto de Innovación
Nuevos métodos de trabajo
Qué están haciendo las empresas
Agile Data
Un paso más allá: la Computación Cognitiva
Sistemas cognitivos
Hemos aprendido
7 – Futuro de la IA
Futuro de la IA
Futuro a corto plazo
Algunas cifras a corto plazo
Futuro a medio plazo
hiper-personalización
Data Native y DataPools
Futuro a largo plazo
La inteligencia artificial potenciará su empatía
Cuestiones éticas sobre inteligencia artificial
Hemos aprendido
