Programa del Curso

Introducción a la IA

  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
  • Metas clave en el desarrollo de la IA
  • IA vs. Aprendizaje Automático vs. Aprendizaje Profundo
  • Tipos de IA: IA Estrecha, IA General y Superinteligencia

Conceptos Fundamentales de IA

  • Datos, Algoritmos y Modelos
  • Fundamentos del Aprendizaje Automático: Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo
  • Bases de las Redes Neuronales y el Aprendizaje Profundo
  • Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Aplicaciones de IA en el Mundo Real

  • IA en atención sanitaria, finanzas, retail y transporte
  • Asistentes virtuales inteligentes y chatbots
  • IA en análisis empresarial y toma de decisiones

Preparación de Datos para IA

  • Calidad de los datos y preprocesamiento
  • Datos estructurados vs. no estructurados
  • Ethics en la IA y sesgos
  • Métodos de recolección y etiquetado de datos

Ética y Gobernanza de IA

  • Preocupaciones éticas en el desarrollo de IA
  • Sesgo en modelos y algoritmos de IA
  • Marcos regulatorios y gobernanza en IA
  • Cuenta de responsabilidad y transparencia de IA

Herramientas y Tecnologías de IA

  • Visión general de frameworks populares de IA
  • Introducción a plataformas de IA (Google AI, Microsoft Azure, IBM Watson)
  • Bases de la automatización y RPA (Automatización Robótica de Procesos)

Riesgos, Seguridad y Desafíos de IA

  • Desafíos de seguridad en sistemas de IA
  • Riesgos del exceso de dependencia en la IA
  • Impacto socioeconómico de la adopción de IA
  • Problemas de rendimiento y monitoreo de modelos de IA

Preparación y Práctica para el Examen BCS

  • Formato y estructura del examen BCS
  • Preguntas de muestra y cuestionarios de práctica
  • Áreas clave a enfocar para el examen
  • Tips y estrategias finales de preparación

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • No se requieren requisitos previos

Audiencia

  • Profesionales de TI
  • Analistas de negocios
  • Gerentes de proyectos
 7 Horas

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