MÓDULO 1. LA IA EN EL SIGLO XXI: UNA
TECNOLOGÍA OMNIPRESENTE
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Unidad 1. Eficiencia y productividad: el rol de
la IA profesional
- Impacto de la inteligencia artificial en el ámbito laboral
- Avances tecnológicos y disponibilidad de recursos
- Tipología de soluciones IA
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Unidad 2. Un comienzo inteligente: la gestión
del tiempo
- Inteligencia artificial y gestión del tiempo
- Optimización avanzada de la gestión del tiempo
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Unidad 3. Cronología de una eclosión
- Primeros experimentos y adquisiciones estratégicas (2010-2015)
- Integración y expansión de la IA (2016-2020)
- IA en la productividad y el trabajo remoto (2020-2022)
- En 2023 todo se revoluciona con ChatGPT
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MÓDULO 2. UN MODELO DE INTEGRACIÓN PARA LA IA
Unidad 4. De la integración IA a la gestión de áreas de responsabilidad
- Proyectos vs. áreas de responsabilidad
- Niveles de adopción de la Inteligencia Artificial
- Alta personalización de las soluciones IA
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Unidad 5. Unidad práctica: creación de un
asistente personal de IA
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Unidad 6. Integración de la IA en el entorno
profesional
- Simple, sencillo y gradual
- Configuración y plataformas no-code
- Personalización avanzada y plataformas low-code
- Inteligencia e integración profunda
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Unidad 7. Aplicaciones de IA y la mejora del
desempeño profesional
- Automatización y eficiencia operativa
- Personalización y desarrollo profesional
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MÓDULO 3. FUNDAMENTOS DE LA IA
Unidad 8. La naturaleza dual de la IA
- Escalabilidad de la IA
- Adaptabilidad de la IA
- Interconexión entre lo grande y lo pequeño
- Teoría de la información y la naturaleza dual de la IA
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Unidad 9. El papel de los algoritmos en la IA
- Algoritmos en la IA
- Algoritmos y matemáticas
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Unidad 10. Unidad práctica: Google AI Studio I
Unidad 11. La caja de herramientas IA
- Los sistemas de aprendizaje automático
- Los componentes de la caja de herramientas IA
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MÓDULO 4. CÓMO HA APRENDIDO A APRENDER LA IA
Unidad 12. La evolución del ML: inicios del aprendizaje basado en datos
- Fundamentos del Machine Learning
- La evolución del aprendizaje: de las reglas a los sistemas expertos
- Sin datos no hay aprendizaje inteligente
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Unidad 13. Unidad práctica: Google AI Studio II
Unidad 14. Capacidad de aprender de la IA
- IA débil vs. IA fuerte
- De algoritmos simples a la inteligencia profunda
- De reglas predefinidas a parámetros e hiper-parámetros
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Unidad 15. Ámbitos de solución de la IA
- El análisis de lo computable
- Problemas que la IA puede resolver