Introducción a la Inteligencia Artificial y los algortimos
Curso online gratuito IFCT0141 para conocer inteligencia artificial, algoritmos, sistemas expertos, inferencia, patrones y aplicaciones de negocio.
Información general
Requisitos para realizar esta formación
- Se recomienda realizar el curso desde un ordenador con conexión a internet estable para una mejor experiencia. También es posible acceder desde otros dispositivos, como tablets o móviles, aunque algunas funcionalidades pueden presentar limitaciones.
- Es necesario tener destrezas suficientes para usar la plataforma virtual.
- Recuerda que esta formación no es bonificada: está subvencionada y es gratuita.
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Una formación pensada para avanzar fácil
Curso prioritario para trabajadores de cualquier sector Ver detalle de colectivos
- Dirigido a trabajadores/as por cuenta ajena de cualquier sector.
- Hasta un 30% de las plazas pueden ser ocupadas por personas desempleadas.
- No hay plazas disponibles para trabajadores/as autónomos.
- Algunos cursos pueden estar disponibles solo en determinadas comunidades autónomas.
- Formación online: aprende a través de nuestra plataforma de elearning.
- Sin horarios ni desplazamientos: conéctate cuando quieras, desde cualquier lugar.
- Tutor/a personal: resuelve tus dudas y recibe acompañamiento durante el curso.
Información legal de la convocatoria
Información legal
Resolución de la Dirección General del Servicio Público de Empleo Estatal, por la que se determina la ampliación del plazo para resolver y notificar la resolución del procedimiento, previsto en la Resolución de 6 de agosto de 2024, por la que se aprueba la convocatoria para la concesión de subvenciones públicas para la ejecución de programas de formación de ámbito estatal dirigidos prioritariamente a las personas ocupadas
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Curso online gratuito IFCT0141 para conocer inteligencia artificial, algoritmos, sistemas expertos, inferencia, patrones y aplicaciones de negocio.
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Resumen del curso
Descripción
El curso online gratuito de Introducción a la Inteligencia Artificial y los Algoritmos IFCT0141 es una especialidad formativa de la familia profesional Informática y Comunicaciones, área Sistemas y Telemática, orientada a conocer las nociones, características y aplicaciones de la inteligencia artificial y su relación directa con el diseño y funcionamiento de algoritmos. Con una duración oficial de 180 horas, nivel de cualificación 3 y modalidad de teleformación, esta formación 100% subvencionada permite estudiar la historia y evolución de la IA, sus capacidades, limitaciones, impacto social, implicaciones éticas, métodos numéricos, símbolos, lógica, álgebra lineal, estadística, fórmulas, funciones, algoritmos de clasificación y regresión, optimización, geolocalización aplicada a negocio, sistemas basados en conocimiento, sistemas expertos, motores de inferencia, detección de patrones, modelos predictivos, reglas lógicas y restricciones. Es una formación especialmente útil para perfiles de informática, programación, sistemas, datos, desarrollo software, transformación digital, analítica, automatización y profesionales que quieren comprender cómo se construyen y aplican soluciones de IA.
Programa
Objetivos y temario
Qué aprenderás
Nociones y antecedentes de la inteligencia artificial: estudio de la historia de la IA, su evolución desde los primeros enfoques simbólicos hasta los sistemas actuales basados en datos, aprendizaje automático y automatización inteligente. Definición de inteligencia artificial: comprensión del concepto de IA, sus disciplinas, enfoques, áreas de aplicación y relación con la informática, los datos, la lógica, la estadística y los algoritmos.
Impacto de la IA en la sociedad: análisis de su influencia en sectores productivos, servicios digitales, industria, salud, educación, comercio, administración, seguridad, logística y toma de decisiones. Ética y sostenibilidad en IA: reflexión sobre sesgos, privacidad, transparencia, responsabilidad, impacto social y eficiencia energética en el desarrollo y uso de sistemas inteligentes.
Características de la inteligencia artificial: identificación de capacidades como aprendizaje, razonamiento, reconocimiento, adaptación, predicción, automatización y procesamiento de grandes volúmenes de información. IA débil e IA fuerte: diferenciación entre sistemas especializados en tareas concretas y conceptos teóricos de inteligencia general artificial.
Limitaciones de la IA: análisis de barreras técnicas, dependencia de datos, errores, falta de contexto, explicabilidad, consumo de recursos, riesgos sociales y desafíos de aplicación. Aplicabilidad de la IA: evaluación de casos de uso actuales y futuros para decidir cuándo la IA aporta valor y cuándo no es la solución más adecuada.
Símbolos en IA: estudio de la representación simbólica del conocimiento, la relación entre símbolos y lógica, y su uso en sistemas basados en reglas. Métodos numéricos en IA: introducción a técnicas estadísticas, álgebra lineal, cálculo, vectores, matrices y transformaciones aplicadas a modelos y algoritmos inteligentes.
Fórmulas aplicadas a IA: uso de expresiones matemáticas para optimizar algoritmos, resolver problemas complejos y mejorar el comportamiento de modelos. Funciones en IA: conocimiento de funciones utilizadas en entrenamiento, ajuste, evaluación y optimización de modelos de inteligencia artificial.
Diseño de algoritmos de IA: identificación de principios básicos, estructura, funcionamiento, entrada de datos, procesamiento, reglas, salida de resultados y evaluación. Algoritmos de clasificación: comprensión de algoritmos que asignan datos a categorías, útiles en detección, segmentación, diagnóstico, clasificación documental o reconocimiento de patrones.
Algoritmos de regresión: estudio de algoritmos que predicen valores numéricos, aplicables a previsiones, estimaciones, demanda, precios, consumo o comportamiento futuro. Optimización de algoritmos: aplicación de métodos para mejorar eficiencia, rendimiento, precisión, coste computacional y uso de recursos.
Aplicaciones de negocio: análisis de cómo los algoritmos de IA se integran en procesos empresariales para mejorar decisiones, automatizar tareas y optimizar operaciones. Caso de geolocalización: aplicación de algoritmos a sistemas de ubicación, mapas, rutas, precisión geográfica, comercio electrónico y servicios basados en localización.
Sistemas basados en conocimiento: estudio de la representación, gestión y aplicación de conocimiento dentro de sistemas inteligentes. Sistemas expertos: comprensión de sistemas que aplican reglas y bases de conocimiento para apoyar decisiones o resolver problemas específicos.
Bases de conocimiento: organización de información, reglas, hechos y relaciones utilizadas por sistemas inteligentes para inferir resultados. Motores de inferencia: análisis de componentes capaces de aplicar reglas lógicas, deducir conclusiones, resolver problemas y apoyar la toma de decisiones.
Inferencia lógica: conocimiento de mecanismos que permiten extraer conclusiones a partir de reglas, hechos y relaciones previamente definidas. Patrones en inteligencia artificial: identificación de tendencias, asociaciones y regularidades en grandes volúmenes de datos.
Aprendizaje automático: aproximación a técnicas que permiten detectar patrones en imágenes, textos, datos estructurados y otros conjuntos de información. Modelos predictivos: uso de datos históricos y algoritmos para estimar comportamientos futuros y mejorar la toma de decisiones.
Reglas en algoritmos: implementación de reglas lógicas y de negocio para orientar decisiones, validar condiciones y controlar resultados. Restricciones en algoritmos: aplicación de límites, condiciones o criterios que modifican el comportamiento de los algoritmos y optimizan la resolución de problemas.
Pensamiento lógico y crítico: desarrollo de capacidad analítica para interpretar problemas, estructurar soluciones, evaluar resultados y detectar limitaciones. Competencias profesionales: desarrollo de habilidades en inteligencia artificial, algoritmia, análisis de datos, optimización, sistemas inteligentes, automatización, representación del conocimiento y aplicaciones digitales de negocio.
Después del curso
Salidas profesionales
Programadores/as y desarrolladores/as de software que desean comprender fundamentos de IA, algoritmos, lógica, patrones y sistemas inteligentes. Profesionales de informática, sistemas y telemática que quieren introducirse en inteligencia artificial aplicada a procesos digitales.
Analistas de datos, técnicos de reporting y perfiles de business intelligence interesados en algoritmos, patrones y modelos predictivos. Personal de transformación digital que necesita entender cómo la IA puede aplicarse a procesos, automatización, geolocalización y negocio.
Responsables de proyectos tecnológicos que deben evaluar usos, limitaciones, riesgos y oportunidades de la inteligencia artificial. Profesionales de administración, operaciones, logística, comercio electrónico o marketing digital que trabajan con datos y soluciones automatizadas.
Personas con base técnica que quieren acceder a formación inicial en IA antes de profundizar en machine learning, ciencia de datos o desarrollo de modelos. Equipos de empresas que necesitan una visión estructurada de IA, algoritmos, sistemas expertos, inferencia y reglas de negocio.
Personas que buscan mejorar su empleabilidad en inteligencia artificial, análisis de datos, programación, automatización, sistemas inteligentes y transformación digital.
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