INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DESTINATARIOS: Personal al servicio de la administración local de Castilla-La Mancha

 

FECHAS:

Comienzo: 22 de abril

Fin: 17 de mayo

Fin plazo de inscripción: 12 de abril

 

OBJETIVOS:

Objetivos generales

Proporcionar los fundamentos de conocimiento que permiten entender cómo funciona un sistema de inteligencia artificial, cómo piensa una IA, y los problemas que puede ayudar a resolver.

 

Objetivos específicos

Comprender la evolución histórica de la Inteligencia Artificial.

Formalizar y diseñar sistemas de razonamiento automático.

Reconocer las dificultades generales y los errores más habituales en el uso real de técnicas de Inteligencia Artificial.

Aprendizaje de los diferentes conceptos clave que han provocado la irrupción de la IA y cómo este fenómeno se deriva de las tecnologías habilitadoras como el Big Data o el Cloud Computing.

 

CONTENIDOS:

Módulo I: Orígenes e Historia de la Inteligencia Artificial

Tema 1. Orígenes y posiciones fundamentales de la Inteligencia Artificial.

La conferencia de Dartmouth

La solución de Alan Turing

IA Débil, IA Fuerte, IA Estrecha e IA de Propósito General

Tema 2. Hitos históricos de la Inteligencia Artificial.

El Solucionador General de Problemas

Eliza

IBM Deep Blue

DARPA Grand Challenge

IBM Watson

DeepMind AlphaGo

Google Duplex

DeepMind AlphaFold

Tema 3. La nueva edad de oro de la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial en los Negocios.

La Inteligencia Artificial como Servicio (IAaaS).

Grandes proveedores de Servicios de Inteligencia Artificial.

Ecosistemas de Código Abierto

 

Módulo II. Técnicas de Inteligencia Artificial

Tema 4. Principales técnicas de Inteligencia Artificial.

Algoritmos Inteligentes

Sistemas Expertos

Aprendizaje Automático

Planificación Automática

Motores de Inferencia

Lógica Difusa

Tema 5. La bioinspiración y las Redes de Neuronas Artificiales.

La Neurona Artificial

Redes de Neuronas Artificiales

Tipos de Redes de Neuronas Artificiales

Aprendizaje Profundo

Tema 6. Arquitectura de un Sistema Inteligente.

Sistemas Simbólicos y Subsimbólicos

Sistemas Híbridos

Herramientas para el Desarrollo de Sistemas Inteligentes

 

Módulo III. Principales Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Tema 7. Tipos de proyectos de Inteligencia Artificial.

Modelado Descriptivo

Modelado Diagnóstico

Modelado Predictivo

Modelado Prescriptivo

Modelado Generativo

Tema 8. Dominios de Aplicación de la Inteligencia Artificial.

Visión Artificial

Procesamiento del Lenguaje Natural

Reconocimiento de Patrones en otros Tipos de Datos

Tema 9. Principales Casos de Uso.

Casos de Uso de Segmentación

Casos de Uso de Clasificación

Casos de Uso de Regresión

Casos de Uso de Recomendación

Casos de Uso de Detección de Anomalías

 

Módulo IV. Impacto Socioeconómico y Regulación de la Inteligencia Artificial

Tema 10. Modelos de Negocio en Inteligencia Artificial.

Automatización de Procesos

Mejora de la Experiencia de Cliente

Aumento de la Eficiencia en los Procesos Productivos

Monetización de los Datos

Tema 11. Marco Ético para una Inteligencia Artificial Fiable.

Principios Éticos

Transparencia y Explicabilidad

Robuztez de Operación

Automatización versus Control

Tema 12. Automatización y Sociedad.

Impacto económico de la Inteligencia Artificial

Cambios en el Mercado Laboral

Impacto de la Tecnología en las Relaciones Sociales.