Desarrolla conocimientos fundamentales de la Inteligencia Artificial y preparate para explorar áreas más avanzadas del campo o aplicar los conceptos en tu entorno profesional.
El estudiante, al concluir el programa especialista será capaz de:
Definición de IA y sus principales enfoques (aprendizaje automático, redes neuronales, etc.).
Historia y evolución de la IA.
Aplicaciones actuales de la IA en diferentes industrias (salud, finanzas, manufactura, etc.).
Conceptos básicos de aprendizaje automático (algoritmos supervisados y no supervisados, clasificación, regresión, etc.).
Aplicaciones prácticas del aprendizaje automático.
Ética y desafíos en el aprendizaje automático (sesgo algorítmico, privacidad, interpretabilidad, etc.).
Explicación de las redes neuronales y su funcionamiento.
Aprendizaje profundo y sus capacidades para resolver problemas complejos.
Casos de uso de aprendizaje profundo en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, etc.
Definición de transformación digital y su importancia en la actualidad.
Tecnologías clave para la transformación digital (IA, Internet de las cosas, blockchain, etc.). Impacto de la transformación digital en los negocios y la sociedad.
Aplicaciones de la IA en la Transformación Digital
Automatización de procesos y optimización de operaciones empresariales.
Personalización y mejora de la experiencia del cliente.
Análisis de datos y toma de decisiones basada en IA.
Predicción y prevención de fraudes.
Tendencias emergentes en IA y su impacto potencial.
Avances en IA aplicada a campos como la medicina, la movilidad, la energía, etc. Riesgos y beneficios de la IA a largo plazo.
Reflexión sobre el papel de la IA en la sociedad y posibles escenarios futuros.
Conceptos básicos de transformación digital y sostenibilidad
Definición de transformación digital y su importancia en la actualidad.
Descripción de la sostenibilidad y sus pilares (ambiental, social, económico).
Relación entre la transformación digital y la sostenibilidad.
Internet de las cosas (IoT) y su papel en la gestión eficiente de recursos y la reducción de desperdicios.
Big data y analítica avanzada para la toma de decisiones basada en datos en temas ambientales y sociales.
Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático para optimizar procesos y encontrar soluciones sostenibles.
Blockchain para garantizar la transparencia y trazabilidad en cadenas de suministro sostenibles.
Conceptos básicos de transformación digital y sostenibilidad
Utilización de sensores y sistemas de monitoreo para la gestión eficiente de la energía.
Aplicación de la analítica de datos para la optimización de redes eléctricas y la generación de energía renovable.
Soluciones digitales para la gestión y conservación del agua y la biodiversidad.
Aplicación de la tecnología en el desarrollo de vehículos eléctricos y sistemas de carga inteligentes.
Uso de aplicaciones y plataformas digitales para fomentar el transporte compartido y la movilidad urbana sostenible.
Soluciones de logística y distribución basadas en la digitalización para reducir las emisiones y mejorar la eficiencia.
Uso de tecnologías digitales para la gestión eficiente de los servicios urbanos (energía, agua, residuos, transporte, etc.).
Aplicación de sensores y análisis de datos para la mejora de la calidad del aire y la reducción del impacto ambiental.
Participación ciudadana y plataformas digitales para involucrar a los ciudadanos en la toma de decisiones y promover comportamientos sostenibles.