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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN IA

UNIDAD DIDÁCTICA 3. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDA Y RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: CONCEPTOS GENERALES

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ALGORITMOS SUPERVISADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ALGORITMOS NO SUPERVISADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 8. TENDENCIAS Y FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
Gracias a este Curso de Elementos de IA podrás conocer los elementos que conforman la inteligencia artificial en un mundo tan cambiante como el aprendizaje automático. Cuando hayas finalizado, tendrás conocimientos sólidos para comprender los pilares de la IA, desde sus conceptos básicos y fundamentos matemáticos hasta los principales algoritmos de Machine Learning y las redes neuronales. Sin olvidar que, gracias al estudio profundo de los diferentes tipos de aprendizaje automático y la estructura de las redes neuronales, conocerás cómo funcionan los sistemas inteligentes y cómo se aplican en diversos campos. Por medio de esta formación, tendrás una base sólida para entender y aplicar la IA.

Objetivos
- Comprender los conceptos y la evolución de la Inteligencia Artificial. - Dominar los fundamentos matemáticos esenciales para la IA. - Entender la representación del conocimiento y la lógica en IA. - Aplicar técnicas de búsqueda y resolución de problemas con IA. - Conocer los conceptos del aprendizaje automático supervisado. - Implementar algoritmos no supervisados para clustering y anomalías. - Entender la estructura y funcionamiento de redes neuronales.
Salidas profesionales
Las principales salidas profesionales de este Curso de Elementos de IA te preparan para complementar tu perfil actual con conocimientos sólidos en IA, permitiéndote participar en proyectos tecnológicos más complejos, o bien, como base para roles de Analista de Datos Junior. Este curso es un punto de partida para especializaciones en campos más específicos de la IA.
Para qué te prepara
Con este Curso de Elementos de IA aprenderás los principios fundamentales de la inteligencia artificial, dirigidos a la comprensión profunda de cómo piensan y aprenden las máquinas, la exploración de los diferentes enfoques y algoritmos de Machine Learning y profundizando en aspectos de matemáticas aplicadas, lógica y estructura de redes neuronales. También podrás estudiar cómo se resuelven problemas complejos mediante la IA.

A quién va dirigido
Este Curso de Elementos de IA es para ti si eres estudiante, profesional o entusiasta de la tecnología y deseas adquirir una comprensión fundamental de la IA, sentando las bases para futuras especializaciones o para aplicar estos conocimientos en tu campo, sin necesidad de experiencia previa avanzada.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de curso de elementos ia

Titulación de Curso de Elementos de IA con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
UTAMEDINESEM

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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