UNIDAD DIDÁCTICA 1. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) 1. Aprendizaje Automático 2. Tipos de aprendizaje automático 3. Algoritmos y modelos de aprendizaje automático 4. Métricas de evaluación en aprendizaje automático 5. Regularización y selección de características en aprendizaje automático UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA) 1. Redes Neuronales Artificiales (RNA) 2. Estructura y arquitectura 3. Funciones de activación 4. Entrenamiento de las RNA 5. Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicación 6. Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su aplicación 7. Modelos Generativos Adversariales (GAN) y su aplicación UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NATURAL LANGUAGE PROCESSING - NLP) 1. Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) 2. Representación del lenguaje en PLN 3. Extracción de características en PLN 4. Modelos de PLN basados en secuencias 5. Modelos de PLN para tareas específicas 6. Aplicaciones de PLN UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISIÓN ARTIFICIAL 1. Visión artificial 2. Preprocesamiento y transformación de imágenes 3. Detección y reconocimiento de objetos 4. Segmentación y clasificación de imágenes 5. Aplicaciones de visión artificial UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE DATOS MASIVOS (BIG DATA) EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1. Big Data en Inteligencia Artificial 2. Almacenamiento y procesamiento distribuido 3. Tecnologías y herramientas para el procesamiento de Big Data 4. Extracción de conocimiento a partir de datos masivos 5. Aprendizaje automático en Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 6. OPTIMIZACIÓN Y SINTONIZACIÓN DE MODELOS DE IA 1. Evaluación de modelos y métricas de rendimiento 2. Optimización de hiperparámetros 3. Regularización y técnicas de prevención de sobreajuste 4. Técnicas de reducción de dimensionalidad 5. Ajuste y ensamblado de modelos UNIDAD DIDÁCTICA 7. APRENDIZAJE POR REFUERZO (REINFORCEMENT LEARNING) 1. Aprendizaje por refuerzo 2. Agentes y entornos en aprendizaje por refuerzo 3. Métodos de aprendizaje por refuerzo 4. Exploración y explotación en aprendizaje por refuerzo 5. Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESPLIEGUE Y PRODUCCIÓN DE MODELOS DE IA 1. Preparación de datos para despliegue de modelos 2. Diseño e implementación de servicios de IA 3. Monitoreo y evaluación de modelos en producción 4. Actualización y mantenimiento de modelos de IA 5. Escalabilidad y rendimiento en despliegue de modelos de IA