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Búsqueda avanzada
Las acciones formativas de Formacioncontinua tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de formacioncontinua
Duración Total
1500 H
Duración de teleformación de las acciones formativas de formacioncontinua
Horas Teleformación
450 H
Precio de las acciones formativas de INESEM
1995 € Hasta 100% bonificable
Entidad
INESEM Formación Continua
Presentación
Descripción
El avance imparable de la tecnología, la inteligencia artificial y los robots alumbra nuevas preguntas y cuestionamientos acerca del uso ético de las innovaciones. Este Master en Ética e Inteligencia Artificial es un compendio formativo que cubre disciplinas interrelacionadas como el procesamiento natural del lenguaje, el machine learning, el análisis de datos, el Big Data o inteligencia de datos y el proceso de toma de decisiones empresarial. En definitiva, este programa educativo online ofrece una visión profunda y exhaustiva del panorama actual de las diferentes facetas de la inteligencia artificial y la aplicación ética de esta en el procesamiento de datos y las máquinas que funcionan con IA.
Objetivos
  • Poder desarrollar un proyecto de Big Data haciendo uso de las herramientas de Business Intelligence.
  • Aplicar correctamente el lenguaje Python y React en analítica e inteligencia de datos.
  • Visualizar los datos y elaborar informes utilizando herramientas especializadas como Tableau, Google Data Studio o ggplot2.
  • Ser capaz de implementar algoritmos de aprendizaje automático y aplicar TensorFlow, Keras y Python en redes neuronales.
  • Conocer la actualidad ética, política y jurídica de la moral de las máquinas e integrarla en la toma de decisiones empresariales.
Para qué te prepara
Con este Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial podrás comprender la situación actual de la inteligencia artificial y su aplicación en el ámbito empresarial y estratégico. A su vez, aprenderás a manejar herramientas de extracción, análisis y visualización de datos a un alto nivel. También conocerás ámbitos relacionados con la IA como la creación de chatbots o el data storytelling.
A quién va dirigido
Este Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial puede abarcar el área de interés de varios perfiles profesionales. Los analistas de datos, ingenieros, CMO, business strategists e incluso juristas especializados en el ámbito digital pueden beneficiarse de esta formación integral en IA. Conviene tener conocimientos en lenguajes de programación como Python o React.

temario

  1. Definición de ética.
  2. Normas.
  3. Principios éticos.
  4. Los códigos éticos.
  1. La toma de decisiones.
  2. Tipos de decisiones.
  3. Criterios de decisión. Ambientes.
  4. Decisiones secuenciales. Árboles de decisión.
  1. Introducción.
  2. Los métodos cuantitativos.
  3. Esquemas resumen.
  1. Procesos de la implementación.
  2. Evaluación.
  3. Resultados.
  4. Consecuencias de la no implementación.
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API
  1. Introducción a Gplot
  2. El paquete ggplot2
  1. Cambiar títulos de eje
  2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
  3. Cambiar la estética de los títulos de Axis
  4. Cambiar la estética del texto del eje
  5. Texto del eje de rotación
  6. Eliminar texto de eje y marcas
  7. Eliminar títulos de eje
  8. Límite del rango del eje
  9. Forzar el trazado para que comience en el origen
  10. Ejes con la misma escala
  11. Usar una función para modificar etiquetas
  1. Añade un título
  2. Ajustar la posición de los títulos
  3. Use una fuente no tradicional en su título
  4. Cambiar espaciado en texto de varias líneas
  1. Trabajando con leyendas
  2. Apaga la leyenda
  3. Eliminar títulos de leyenda
  4. Cambiar la posición de la leyenda
  5. Cambiar la dirección de la leyenda
  6. Cambiar el estilo del título de la leyenda
  7. Cambiar título de leyenda
  8. Cambiar el orden de las claves de leyenda
  9. Cambiar etiquetas de leyenda
  10. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
  11. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
  12. Dejar una capa fuera de la leyenda
  13. Adición manual de elementos de leyenda
  14. Usar otros estilos de leyenda
  1. Cambiar el color de fondo del panel
  2. Cambiar líneas de cuadrícula
  3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
  4. Cambiar el color de fondo de la trama
  1. Trabajar con márgenes
  1. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
  2. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
  3. Permitir que los ejes deambulen libremente
  4. Uso facet_wrapcon dos variables
  5. Modificar el estilo de los textos de la tira
  6. Crear un panel de diferentes parcelas
  1. Trabajar con colores
  2. Especificar colores individuales
  3. Asignar colores a las variables
  4. Variables Cualitativas
  5. Seleccionar manualmente colores cualitativos
  6. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
  7. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
  8. Variables Cuantitativas
  9. La paleta de colores Viridis
  10. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
  11. Modificar paletas de colores después
  1. Cambiar el estilo de trazado general
  2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
  3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
  4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
  5. Crea tu propio tema
  6. Actualizar el tema actual
  1. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
  2. Agregar una línea dentro de un gráfico
  3. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
  1. Alternativas a un diagrama de caja
  2. Crear una representación de alfombra en un gráfico
  3. Crear una matriz de correlación
  4. Crear un gráfico de contorno
  5. Crear un mapa de calor
  6. Crear un diagrama de cresta
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
  1. Trabajar con gráficos interactivos
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Tipos de inteligencia artificial
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. Ética normativa y ética aplicada
  2. Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
  3. Ética realista y ética ficción
  4. Inteligencia artificial como objeto y sujeto
  5. Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
  6. Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
  7. Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
  8. Bioética e inteligencia artificial
  9. Democracia e inteligencia artificial
  1. Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
  2. Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
  3. Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
  4. Elaboración de un plan de gobernanza
  1. Principios de la inteligencia artificial responsable
  2. Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
  3. Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
  4. Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
  5. Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
  6. Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
  7. Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
  8. Transparencia en modelos de Machine Learning
  9. Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad
  1. Metodología de la ética en la inteligencia artificial
  2. Agentes artificiales morales
  3. Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
  4. Objeciones acerca de agencias morales artificiales
  5. Responsabilidad y Derechos de los robots
  1. Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
  2. Empleo e inteligencia artificial
  3. Relaciones humanas e inteligencia artificial
  4. Funciones de los Estados e inteligencia artificial
  5. Educación e inteligencia artificial
  6. Salud e inteligencia artificial
  7. Movilidad e inteligencia artificial
  8. Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
  9. Globalización e inteligencia artificial
  1. Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
  2. Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
  3. Cambio climático global
  4. Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA.
  5. Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA.
  6. Ética ambiental e inteligencia artificial
  1. Armas autónomas
  2. Intervenciones militares teledirigidas
  3. Ética de la guerra
  1. El metaverso
  2. Gemelos digitales humanos
  3. Creación de universos paralelos en 3D
  1. Sistemas autónomos en el ámbito laboral
  2. Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
  3. Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
  4. Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
  5. Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana
  1. Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
  2. Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
  3. Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

metodología

claustro

Claustro Docente

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas.

campus virtual

Formación Online

Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.

materiales didácticos

Comunidad

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

material adicional

Materiales Didácticos

En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Material Adicional

El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.

inesem emplea

Campus Virtual

Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Requisitos de acceso

Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

  • Estar trabajando para una empresa privada
  • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
  • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
  • Que la empresa autorice la formación
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso

titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
SOLICITA INFORMACIÓN

Asesoramiento personalizado sin compromiso

Información básica sobre Protección de Datos. Haz clic aquí
Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A.U. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

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POR QUÉ ESTUDIAR EN INESEM
Claustro especializado
Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno.
campus virtual
Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
Gestionamos todos los trámites administrativos para la bonificación de la formación.
materiales didácticos
Enviamos gratis los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las necesidades de las empresas.
materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más con material adicional que su docente le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters bonificables para trabajadores.
Centro de atención al estudiante
Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la formación.
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