IFCT0141

Introducción a la inteligencia artificial y los algoritmos

180 HORAS | 

Especialidades formativas del sepe

Conocer todas las nociones y características de las IA y su aplicación directa en algoritmos.

Diseñado y producido por:

Contenidos del curso

CURSO IFCT0141 Introducción a la inteligencia artificial y los algoritmos

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Conocimiento de la historia de la Inteligencia Artificial

Evolución de la IA desde sus inicios.

Hitos clave en el desarrollo de la IA.

2. Definición de Inteligencia Artificial

Concepto y disciplinas dentro de la IA.

Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual.

3. Impacto de la IA en la sociedad

Análisis de su influencia en diferentes sectores.

Implicaciones éticas de la IA.

4. Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

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.).

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Comprensión de las capacidades de la Inteligencia Artificial

Diferencias entre IA débil y fuerte.

Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento.

2. Análisis de las limitaciones de la IA

Barreras técnicas actuales.

Desafíos éticos y sociales.

3. Evaluación de la aplicabilidad de la IA

Casos de uso actuales y futuros.

Aplicaciones prácticas en diferentes industrias.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Capacidad para analizar las aplicaciones de IA y decidir qué enfoque es el más adecuado según las necesidades del entorno

Optimización de recursos.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Administración de símbolos en IA

Uso de símbolos en representaciones del conocimiento.

Relación entre símbolos y lógica en la IA.

2. Implementación de métodos numéricos en IA

Técnicas estadísticas utilizadas en la IA.

Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

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.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Aplicación de fórmulas en el desarrollo de IA

Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos.

Métodos para resolver problemas complejos.

2. Desarrollo de funciones en IA

Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA.

Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

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.).

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Diseño de algoritmos de IA

Principios básicos de algoritmos.

Algoritmos de clasificación y regresión.

2. Optimización de algoritmos

Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos.

Técnicas avanzadas de optimización en IA.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Fomento del pensamiento lógico.

Fomento del pensamiento crítico.

Atención al detalle.

Capacidad para gestionar prioridades.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Aplicación de algoritmos en la geo-localización

Implementación de IA en sistemas de geolocalización.

Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones.

2. 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.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

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.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Gestión de conocimiento en IA

Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA.

Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento.

2. Desarrollo de sistemas inteligentes

Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos.

Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

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.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. Desarrollo de motores de inferencia en IA

Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas.

Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento.

2. 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

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

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.).

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. 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.

2. Optimización de modelos predictivos

Análisis de datos para predecir comportamientos futuros.

Mejora de la precisión de los modelos mediante el ajuste de parámetros.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Fomento del pensamiento preventivo.

Fomento del pensamiento lógico.

Fomento del pensamiento crítico.

Atención al detalle.

Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas

1. 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.

2. 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.

HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES

Optimización de recursos

Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.

Demo

*La temática y el diseño de la demo son orientativos

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