IFCT0141 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS ALGORITMOS

En la era digital actual, la inteligencia artificial y los algoritmos no solo transforman industrias, sino también nuestra vida cotidiana. El curso IFCT0141 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS ALGORITMOS te ofrece la oportunidad de sumergirte en este fascinante campo en constante evolución. Con una creciente demanda laboral en el sector tecnológico, adquirir habilidades en IA es fundamental para destacar profesionalmente. A lo largo de este curso, desarrollarás una comprensión sólida de los conceptos básicos de inteligencia artificial y su aplicación práctica, adquiriendo las herramientas necesarias para desentrañar problemas complejos y optimizar procesos. Nos centramos en dotarte del conocimiento que necesitas para interpretar y crear algoritmos eficientes, permitiéndote estar a la vanguardia de la innovación. Este curso es ideal para quienes desean un camino profesional prometedor y desafiante en el entorno tecnológico actual. No pierdas la oportunidad de formar par…

  1. MÓDULO 1. NOCIONES Y ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONOCIMIENTO DE LA HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Evolución de la IA desde sus inicios.
  2. Hitos clave en el desarrollo de la IA.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Concepto y disciplinas dentro de la IA.
  2. Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPACTO DE LA IA EN LA SOCIEDAD

  1. Análisis de su influencia en diferentes sectores.
  2. Implicaciones éticas de la IA.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DE MEDIDAS DE EFICIENCIA ENERGÉTICA Y SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL.

  1. Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental.
  2. MÓDULO 2. CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPRENSIÓN DE LAS CAPACIDADES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Diferencias entre IA débil y fuerte.
  2. Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE LAS LIMITACIONES DE LA IA

  1. Barreras técnicas actuales.
  2. Desafíos éticos y sociales.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN DE LA APLICABILIDAD DE LA IA

  1. Casos de uso actuales y futuros.
  2. Aplicaciones prácticas en diferentes industrias.
  3. MÓDULO 3. SÍMBOLOS Y MÉTODOS NUMÉRICOS EN IA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ADMINISTRACIÓN DE SÍMBOLOS EN IA

  1. Uso de símbolos en representaciones del conocimiento.
  2. Relación entre símbolos y lógica en la IA.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. IMPLEMENTACIÓN DE MÉTODOS NUMÉRICOS EN IA

  1. Técnicas estadísticas utilizadas en la IA.
  2. Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA
  3. MÓDULO 4. FÓRMULAS Y FUNCIONES APLICADAS EN IA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. APLICACIÓN DE FÓRMULAS EN EL DESARROLLO DE IA

  1. Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos.
  2. Métodos para resolver problemas complejos.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESARROLLO DE FUNCIONES EN IA

  1. Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA.
  2. Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento.
  3. MÓDULO 5. ALGORITMOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DISEÑO DE ALGORITMOS DE IA

  1. Principios básicos de algoritmos.
  2. Algoritmos de clasificación y regresión.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. OPTIMIZACIÓN DE ALGORITMOS

  1. Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos.
  2. Técnicas avanzadas de optimización en IA
  3. MÓDULO 6. ALGORITMOS Y APLICACIONES DE NEGOCIO (CASO GEO-LOCALIZACIÓN)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. APLICACIÓN DE ALGORITMOS EN LA GEO-LOCALIZACIÓN

  1. Implementación de IA en sistemas de geolocalización.
  2. Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESARROLLO DE SOLUCIONES PARA NEGOCIOS

  1. Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores.
  2. Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas.
  3. MÓDULO 7. SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GESTIÓN DE CONOCIMIENTO EN IA

  1. Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA.
  2. Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESARROLLO DE SISTEMAS INTELIGENTES

  1. Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos.
  2. Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA.

1.008,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 180 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.