- Comprender los conceptos básicos de inteligencia artificial.
- Identificar y clasificar los tipos de inteligencia artificial.
- Analizar algoritmos de aprendizaje automático y su funcionamiento.
- Aplicar conocimientos teóricos a proyectos de inteligencia artificial.
- Evaluar aplicaciones reales de inteligencia artificial en distintos sectores.
- Desarrollar habilidades críticas para interpretar resultados de IA.
- Explorar tendencias y avances actuales en inteligencia artificial.
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1. Fundamentos de inteligencia artificial UNIDAD DIDÁCTICA 2. MACHINE LEARNING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES 1. Machine Learning: Principios y Aplicaciones UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEEP LEARNING: ARQUITECTURAS Y ENTRENAMIENTO 1. Deep Learning: arquitecturas y entrenamiento UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (GENAI) 1. Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NLP) 1. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) UNIDAD DIDÁCTICA 6. CHATBOTS Y SU INTEGRACIÓN EN EMPRESAS 1. Chatbots y su integración en empresas UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRANSFORMERS: ARQUITECTURA Y APLICACIONES 1. Transformers: arquitectura y aplicaciones UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISIÓN ARTIFICIAL 1. Visión Artificial UNIDAD DIDÁCTICA 9. ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1. Ética y responsabilidad en Inteligencia Artificial