El Diplomado en Inteligencia Artificial te capacita para dominar soluciones avanzadas mediante ciencia de datos y aprendizaje automático. Además, aprendes a diseñar arquitecturas conversacionales utilizando modelos de lenguaje y tecnologías de vanguardia. Por lo tanto, impulsas proyectos estratégicos aplicando criterios éticos y gobernanza de algoritmos. Finalmente, transformas datos complejos en decisiones de alto impacto profesional.
Modalidad:Online
Duración:100 horas
Convocatoria:Abierta
Créditos:4 ECTS
Título Aicad: El Diplomado en Inteligencia Artificial en colaboración con la Universidad Guillermo Marconi
Plan de estudios en Campus Virtual
Módulo 1. Principios de la ciencia de datos
01 Fundamentos Conceptuales y Taxonomía de la Ciencia de Datos
02 Tipología de Datos: Desde Variables Nominales hasta Estructuras Complejas
03 Gestión Sistémica de Proyectos de Datos: El Proceso de Cinco Etapas
04 El Núcleo Matemático de la Ciencia de Datos
05 El Espectro de la Incertidumbre: Fundamentos Teóricos de la Probabilidad
06 Fundamentos Probabilísticos para el Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
07 Gobernanza del Dato e Incertidumbre: Introducción a la Analítica Estadística
08 Análisis de Datos Cuantitativos y Decisiones Estratégicas
09 Narrativa de Datos y Comunicación Estratégica
10 Inteligencia en el Entorno: Una Introducción Práctica al Aprendizaje Automático
11 ¿De dónde nacen las predicciones? Fundamentos de la Ingeniería de Modelos
12 Modelos Preentrenados y Aprendizaje por Transferencia: Optimización en IA
13 Gobernanza de Modelos: Mitigación de Sesgos y Gestión de la Deriva
14 Gobernanza de la IA: Ética, Transparencia y Algoritmos Confiables
15 Ciencia de Datos en Acción: Análisis Desconstructivo de Casos Reales
Módulo 2. Creación de aplicaciones de IA generativa conversacional con Langchain y GPT
01 Fundamentos y aplicaciones actuales de la inteligencia artificial conversacional
02 Fundamentos y técnicas avanzadas en el procesamiento de lenguaje natural
03 Arquitectura y diseño de sistemas conversacionales basados en reglas
04 Modelado probabilístico y técnicas estadísticas aplicadas al procesamiento del lenguaje natural
05 Arquitecturas de redes neuronales aplicadas a sistemas de inteligencia artificial conversacional
06 Evolución y mecanismos avanzados de la arquitectura Transformer en el procesamiento de lenguaje natural
07 Fundamentos, aplicaciones y evaluación técnica de los modelos GPT en la inteligencia artificial generativa
08 Implementación y desarrollo de agentes conversacionales mediante el framework LangChain
09 Avances y Aplicaciones en el Ecosistema de Modelos de Lenguaje Grandes
10 Implementación y Optimización de IA Conversacional y Sistemas RAG con LangChain
11 Desafíos Éticos Despliegue a Gran Escala y Fronteras de Investigación en Modelos de Lenguaje Grandes