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Contenidos
Objetivo. Conocer los antecedentes históricos y las bases de la Inteligencia Artificial, su evolución y aplicación. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Conocimiento de la historia de la Inteligencia Artificial
Evolución de la IA desde sus inicios.
Hitos clave en el desarrollo de la IA.
Definición de Inteligencia Artificial
Concepto y disciplinas dentro de la IA.
Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual.
Impacto de la IA en la sociedad
Análisis de su influencia en diferentes sectores.
Implicaciones éticas de la IA.
Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental.
Capacidad para entender el impacto de la IA en diferentes industrias y áreas de negocio.
Análisis proactivo
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Objetivo. Analizar las características fundamentales de la IA, sus ventajas y limitaciones en el ámbito tecnológico. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Comprensión de las capacidades de la Inteligencia Artificial
Diferencias entre IA débil y fuerte.
Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento.
Análisis de las limitaciones de la IA
Barreras técnicas actuales.
Desafíos éticos y sociales.
Evaluación de la aplicabilidad de la IA
Casos de uso actuales y futuros.
Aplicaciones prácticas en diferentes industrias.
Capacidad para analizar las aplicaciones de IA y decidir qué enfoque es el más adecuado según las necesidades del entorno
Optimización de recursos.
Objetivo. Estudiar los símbolos y métodos numéricos fundamentales utilizados en IA, como matrices, vectores y transformaciones. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Administración de símbolos en IA
Uso de símbolos en representaciones del conocimiento.
Relación entre símbolos y lógica en la IA.
Implementación de métodos numéricos en IA
Técnicas estadísticas utilizadas en la IA.
Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA.
Competencias analíticas y de resolución de problemas mediante la aplicación de métodos numéricos en IA
Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
Objetivo. Aplicar fórmulas y funciones utilizadas en el desarrollo de algoritmos de IA para resolver problemas prácticos. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Aplicación de fórmulas en el desarrollo de IA
Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos.
Métodos para resolver problemas complejos.
Desarrollo de funciones en IA
Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA.
Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento.
Creatividad/ pensamiento innovador.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Objetivo. Identificar los algoritmos básicos de IA, su estructura y funcionamiento para procesar datos y obtener resultados. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Diseño de algoritmos de IA
Principios básicos de algoritmos.
Algoritmos de clasificación y regresión.
Optimización de algoritmos
Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos.
Técnicas avanzadas de optimización en IA.
Fomento del pensamiento lógico.
Fomento del pensamiento crítico.
Atención al detalle.
Capacidad para gestionar prioridades.
Objetivo. Aplicar los algoritmos de IA a casos reales, especialmente en el ámbito de geolocalización y sus aplicaciones en los negocios. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Aplicación de algoritmos en la geo-localización
Implementación de IA en sistemas de geolocalización.
Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones.
Desarrollo de soluciones para negocios
Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores.
Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas.
Toma de decisiones informadas, garantizando la seguridad, el ahorro de costes, la optimización de los sistemas, etc.
Capacidad de integrar la IA en sistemas de negocio reales, como la geo-localización, optimizando el rendimiento de los procesos.
Objetivo. Estudiar los sistemas basados en conocimiento, su estructura y cómo se utilizan para representar información. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Gestión de conocimiento en IA
Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA.
Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento.
Desarrollo de sistemas inteligentes
Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos.
Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA.
Capacidad de orientación al cliente y escucha en la toma de requisitos en el diseño y gestión de sistemas inteligentes .
Comunicación efectiva de los diseños e implementaciones realizados.
Orientación al cliente.
Objetivo. Aprender sobre los motores de inferencia utilizados en IA, sus principios y su aplicación para deducir conocimiento. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Desarrollo de motores de inferencia en IA
Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas.
Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento.
Aplicación de inferencia en la toma de decisiones
Implementación en sistemas de diagnóstico y resolución de problemas.
Optimización de decisiones mediante el uso de inferencias
Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.
Adaptabilidad.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Objetivo. Estudiar cómo los patrones son utilizados en IA para identificar tendencias, asociaciones y regularidades en grandes volúmenes de datos. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Identificación de patrones en IA
Uso de técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones.
Aplicaciones de identificación de patrones en imágenes, texto y otros datos.
Optimización de modelos predictivos
Análisis de datos para predecir comportamientos futuros.
Mejora de la precisión de los modelos mediante el ajuste de parámetros.
Fomento del pensamiento preventivo.
Fomento del pensamiento lógico.
Fomento del pensamiento crítico.
Atención al detalle.
Objetivo. Aplicar reglas y restricciones en IA para mejorar la toma de decisiones y optimizar los algoritmos de resolución de problemas. CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Implementación de reglas en algoritmos de IA
Desarrollo de algoritmos que incorporan reglas lógicas y de negocio.
Uso de reglas para la mejora del rendimiento y la toma de decisiones.
Establecimiento de restricciones en algoritmos
Implementación de restricciones en el proceso de toma de decisiones.
Evaluación de los efectos de las restricciones sobre el comportamiento de los algoritmos.
Optimización de recursos
Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.
