Fundamentos de
Inteligencia Artificial
(IA)
Curso enfocado online
Entender las bases de la IA, sus aplicaciones, cómo aprende y cómo resuelve problemas; así como reconocer las buenas prácticas como fundamento para el uso eficiente de esta gran herramienta.
TÍTULO
PROPIO
PRECIO
750€
FECHA FIN DE PLAZO:
23-11-2024
DURACIÓN:
7 semanas
Acceso 24/7
MODALIDAD:
Online
Objetivos
NOCIONES
BÁSICAS
Entender las nociones básicas de la tecnología de Inteligencia Artificial.
POSIBLES
APLICACIONES
Conocer las posibles aplicaciones de dicha tecnología en la sociedad actual.
PROBLEMAS
DE NEGOCIO
Saber cómo aprende y qué métodos selecciona para resolver problemas de negocio.
IA
GENERATIVA
Reconocer buenas prácticas en el uso de la IA generativa en su sector.
ÉTICA Y
BUEN USO
Comprender la ética como un factor imprescindible para el buen uso de la Inteligencia Artificial.
Temario
UNIDAD 1
DATA SCIENCE
Definiciones y crecimiento de data.
Industria 4.0 y arquitectura de datos.
Tratamiento de datos.
Intrernet de las Cosas.
PROF. Raquel Buitrón
Responsable de Tecnología
Alumni Universidad de Navarra
UNIDAD 2
BIG DATA AND MACHINE LEARNING
Conceptos clave de Machine Learning.
Tipos de modelos de Machine Learning.
Ciclo de vida de un proyecto de ML.
Limitaciones de ML.
PROF. Josune Hernández
Directora del Máster en Análisis de Datos en Ingeniería - Tecnun
UNIDAD 3
SUPERVISED LEARNING
Conceptos clave de los algoritmos supervisados.
Fundamentos del algoritmo de regresión lineal.
Algoritmos supervisados: clasificación.
Métricas para evaluación de algoritmos de clasificación.
PROF. Josune Hernández
Directora del Máster en Análisis de Datos en Ingeniería - Tecnun
UNIDAD 4
UNSUPERVISED LEARNING
Conceptos clave de los modelos de machine learning no supervisados.
Algoritmo de clústering KMeans.
Aplicaciones en el ámbito de la medicina y en la segmentación de clientes.
PROF. Idoia Ochoa
Coordinadora del grado en Inteligencia Artificial -Tecnun
UNIDAD 5
DEEP LEARNING
Avances y evolución del Deep Learning.
Fundamentos del Deep Learning.
Aplicación de Deep Learning en Sector Salud y en seguridad y
finanzas.
PROF. Idoia Ochoa
Coordinadora del grado en Inteligencia Artificial -Tecnun
UNIDAD 6
LARGE LANGUAJE MODELS (CHAT GPT) I
Intro prompts.
Patrones prompting.
Alucinaciones.
Guardarrailes.
PROF. Ivan Cordón
Director de Innovación DATAI
UNIDAD 7
LARGE LANGUAJE MODELS (CHAT GPT) II
Buenas prácticas.
Patrones avanzados.
Patrones avanzados II.
GPTs
PROF. Ivan Cordón
Director de Innovación DATAI
UNIDAD 8
ETHICS IN AI
Riesgos éticos.
Riesgos control datos.
Riesgos derechos.
Soluciones I.
Soluciones II.
PROF. Juan Carlos Hernández
Codirector del Máster en
Derecho Digital
¿Quieres más razones?
No se requieren conocimientos previos.
Dirigido a todo tipo de perfil profesional.
No se requiere programar.
Entrega de certificado concluyendo exitosamente el curso.
Idioma castellano.
Felixibilidad en el inicio del curso. Puedes empezarlo en Diciembre o Enero.
Pensando en tu formación continua, junto a las temáticas más demandadas en la actualidad, te brindamos este curso exclusivo para antiguos alumnos sin ningún coste.
Nuestro claustro
El equipo de profesores está formado por especialistas en IA, académicos e investigadores de la Universidad de Navarra de reconocido prestigio profesional y comprobada trayectoria en la materia impartida.
RAQUEL BUITRÓN
Responsable de Tecnología Alumni Universidad de Navarra
JOSUNE HERNANTES
Directora del Máster en Análisis de Datos en Ingeniería - Tecnun
IDOIA OCHOA
Coordinadora del grado en Inteligencia Artificial - Tecnun
IVÁN CORDÓN
Director de Innovación DATAI
JUAN CARLOS HERNÁNDEZ
Codirector del Máster en Derecho Digital
Becas
Alumni
Entre todos, podemos conseguir que más personas tengan la oportunidad de estudiar en la Universidad de Navarra. En los ultimos 20 años, cerca de 2.000 jóvenes han podido cursar su carrera aquí gracias a la generosidad de los antiguos alumnos y otras instituciones que sostienen económicamente las Becas Alumni. Todas las donaciones de antiguos alumnos se destinan al programa de becas.
Queremos conocerte a lo largo del proceso de admisión.
Dedica tiempo a completar tu solicitud, presta atención a los plazos y fechas y acude a nosotros siempre que lo necesites.
Puedes ponerte en contacto a través de alumni@unav.es.
