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Asimismo, los expertos adquirirán conocimientos sobre la Traducción Automática Neural (NMT) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), implementando y evaluando estas tecnologías en entornos de trabajo. También se les preparará para enfrentar los desafíos éticos y sociales del uso de IA en la traducción en tiempo real, asegurando una capacitación integral en tecnología y sus implicaciones prácticas y morales.

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Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia artificial

1.1.1. ¿Cuándo se empieza a hablar de inteligencia artificial?
1.1.2. Referentes en el cine
1.1.3. Importancia de la inteligencia artificial
1.1.4. Tecnologías que habilitan y dan soporte a la inteligencia artificial

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

1.2.1. Teoría de Juegos
1.2.2. Minimax y poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulación: Monte Carlo

1.3. Redes de neuronas

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neuronas supervisadas y no supervisadas
1.3.4. Perceptrón simple
1.3.5. Perceptrón multicapa

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. Historia
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificación de problemas
1.4.4. Generación de la población inicial
1.4.5. Algoritmo principal y operadores genéticos
1.4.6. Evaluación de individuos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

1.5.1. Vocabularios
1.5.2. Taxonomías
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologías
1.5.5. Representación del conocimiento: web semántica

1.6. Web semántica

1.6.1. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
1.6.2. Inferencia/razonamiento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas expertos y DSS

1.7.1. Sistemas expertos
1.7.2. Sistemas de soporte a la decisión

1.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

1.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
1.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
1.8.3. Integraciones: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estrategia de implantación de IA
1.10. Futuro de la inteligencia artificial

1.10.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
1.10.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
1.10.3. Tendencias de la inteligencia artificial
1.10.4. Reflexiones

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato

2.1. La Estadística

2.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencial
2.1.2. Población, muestra, individuo
2.1.3. Variables: definición, escalas de medida

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
2.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

2.3.1. Etapas del ciclo
2.3.2. Hitos del ciclo
2.3.3. Principios FAIR

2.4. Etapas iniciales del ciclo

2.4.1. Definición de metas
2.4.2. Determinación de recursos necesarios
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estructura de los datos

2.5. Recolección de datos

2.5.1. Metodología de recolección
2.5.2. Herramientas de recolección
2.5.3. Canales de recolección

2.6. Limpieza del dato

2.6.1. Fases de la limpieza de datos
2.6.2. Calidad del dato
2.6.3. Manipulación de datos (con R)

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.7.1. Medidas estadísticas
2.7.2. Índices de relación
2.7.3. Minería de datos

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos que lo integran
2.8.2. Diseño
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

2.10.1. Ley de protección de datos
2.10.2. Buenas prácticas
2.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

3.1.1. La ciencia de datos
3.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos

3.2. Datos, información y conocimiento

3.2.1. Datos, información y conocimiento
3.2.2. Tipos de datos
3.2.3. Fuentes de datos

3.3. De los datos a la información

3.3.1. Análisis de Datos
3.3.2. Tipos de análisis
3.3.3. Extracción de Información de un Dataset

3.4. Extracción de información mediante visualización

3.4.1. La visualización como herramienta de análisis
3.4.2. Métodos de visualización
3.4.3. Visualización de un conjunto de datos

3.5. Calidad de los datos

3.5.1. Datos de calidad
3.5.2. Limpieza de datos
3.5.3. Preprocesamiento básico de datos

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimiento del Dataset
3.6.2. La maldición de la dimensionalidad
3.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

3.7. Desbalanceo

3.7.1. Desbalanceo de clases
3.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
3.7.3. Balanceo de un Dataset

3.8. Modelos no supervisados

3.8.1. Modelo no supervisado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

3.9. Modelos supervisados

3.9.1. Modelo supervisado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Clasificación con modelos supervisados

3.10. Herramientas y buenas prácticas

3.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
3.10.2. El mejor modelo
3.10.3. Herramientas útiles

Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación

4.1. La inferencia estadística

4.1.1. Estadística descriptiva vs Inferencia estadística
4.1.2. Procedimientos paramétricos
4.1.3. Procedimientos no paramétricos

4.2. Análisis exploratorio

4.2.1. Análisis descriptivo
4.2.2. Visualización
4.2.3. Preparación de datos

4.3. Preparación de datos

4.3.1. Integración y limpieza de datos
4.3.2. Normalización de datos
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Los valores perdidos

4.4.1. Tratamiento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
4.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

4.5. El ruido en los datos

4.5.1. Clases de ruido y atributos
4.5.2. Filtrado de ruido
4.5.3. El efecto del ruido

4.6. La maldición de la dimensionalidad

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Reducción de datos multidimensionales

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

4.8.1. Selección de datos
4.8.2. Perspect
4.8.3. Métodos de selección

4.9. Selección de instancias

4.9.1. Métodos para la selección de instancias
4.9.2. Selección de prototipos
4.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

5.1.1. Recursividad
5.1.2. Divide y conquista
5.1.3. Otras estrategias

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiencia
5.2.2. Medir el tamaño de la entrada
5.2.3. Medir el tiempo de ejecución
5.2.4. Caso peor, mejor y medio
5.2.5. Notación asintótica
5.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
5.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
5.2.8. Análisis empírico de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenación

5.3.1. Concepto de ordenación
5.3.2. Ordenación de la burbuja
5.3.3. Ordenación por selección
5.3.4. Ordenación por inserción
5.3.5. Ordenación por mezcla (Merge_Sort)
5.3.6. Ordenación rápida (Quick_Sort)

5.4. Algoritmos con árboles

5.4.1. Concepto de árbol
5.4.2. Árboles binarios
5.4.3. Recorridos de árbol
5.4.4. Representar expresiones
5.4.5. Árboles binarios ordenados
5.4.6. Árboles binarios balanceados

5.5. Algoritmos con Heaps

5.5.1. Los Heaps
5.5.2. El algoritmo Heapsort
5.5.3. Las colas de prioridad

5.6. Algoritmos con grafos

5.6.1. Representación
5.6.2. Recorrido en anchura
5.6.3. Recorrido en profundidad
5.6.4. Ordenación topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. La estrategia Greedy
5.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
5.7.3. Cambio de monedas
5.7.4. Problema del viajante
5.7.5. Problema de la mochila

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

5.8.1. El problema del camino mínimo
5.8.2. Arcos negativos y ciclos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

5.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
5.9.2. El algoritmo de Prim
5.9.3. El algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análisis de complejidad

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoría de agentes

6.1.1. Historia del concepto
6.1.2. Definición de agente
6.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
6.1.4. Agentes en ingeniería de Software

6.2. Arquitecturas de agentes

6.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
6.2.2. Agentes reactivos
6.2.3. Agentes deductivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Información y conocimiento

6.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
6.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
6.3.3. Métodos de captura de datos
6.3.4. Métodos de adquisición de información
6.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

6.4. Representación del conocimiento

6.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
6.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
6.4.3. Características de una representación del conocimiento

6.5. Ontologías

6.5.1. Introducción a los metadatos
6.5.2. Concepto filosófico de ontología
6.5.3. Concepto informático de ontología
6.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
6.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

6.6. Lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías

6.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
6.6.6. Instalación y uso de Protégé

6.7. La web semántica

6.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
6.7.2. Aplicaciones de la web semántica

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

6.8.1. Vocabularios
6.8.2. Visión global
6.8.3. Taxonomías
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomías
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentales

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

6.9.1. Lógica de orden cero
6.9.2. Lógica de primer orden
6.9.3. Lógica descriptiva
6.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: programación basada en lógica de primer orden

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos

6.10.1. Concepto de razonador
6.10.2. Aplicaciones de un razonador
6.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
6.10.4. MYCIN, historia de los sistemas expertos
6.10.5. Elementos y arquitectura de sistemas expertos
6.10.6. Creación de sistemas expertos

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

7.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

7.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
7.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
7.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
7.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

7.2.1. Tratamiento de datos
7.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
7.2.3. Tipos de datos
7.2.4. Transformaciones de datos
7.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
7.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
7.2.7. Medidas de correlación
7.2.8. Representaciones gráficas más habituales
7.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

7.3. Árboles de decisión

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sobreentrenamiento y poda
7.3.4. Análisis de resultados

7.4. Evaluación de clasificadores

7.4.1. Matrices de confusión
7.4.2. Matrices de evaluación numérica
7.4.3. Estadístico de Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Reglas de clasificación

7.5.1. Medidas de evaluación de reglas
7.5.2. Introducción a la representación gráfica
7.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

7.6. Redes neuronales

7.6.1. Conceptos básicos
7.6.2. Redes de neuronas simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introducción a las redes bayesianas

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

7.8.1. Regresión lineal simple
7.8.2. Regresión lineal múltiple
7.8.3. Regresión logística
7.8.4. Árboles de regresión
7.8.5. Introducción a las máquinas de soporte vectorial (SVM)
7.8.6. Medidas de bondad de ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceptos básicos
7.9.2. Clustering jerárquico
7.9.3. Métodos probabilistas
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10. Minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

7.10.1. Conceptos básicos
7.10.2. Creación del corpus
7.10.3. Análisis descriptivo
7.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje Profundo

8.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
8.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
8.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

8.3.1. Capa de entrada
8.3.2. Capa oculta
8.3.3. Capa de salida

8.4. Unión de Capas y Operaciones

8.4.1. Diseño de arquitecturas
8.4.2. Conexión entre capas
8.4.3. Propagación hacia adelante

8.5. Construcción de la primera red neuronal

8.5.1. Diseño de la red
8.5.2. Establecer los pesos
8.5.3. Entrenamiento de la red

8.6. Entrenador y Optimizador

8.6.1. Selección del optimizador
8.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
8.6.3. Establecimiento de una métrica

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

8.7.1. Funciones de activación
8.7.2. Propagación hacia atrás
8.7.3. Ajuste de los parámetros

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

8.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
8.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
8.8.3. Establecer relaciones entre ambas

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

8.9.1. Definición de la estructura de la red
8.9.2. Compilación del modelo
8.9.3. Entrenamiento del modelo

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

8.10.1. Selección de la función de activación
8.10.2. Establecer el Learning rate
8.10.3. Ajuste de los pesos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

9.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.2.2. Extracción de características
9.2.3. Aprendizaje profundo

9.3. Optimizadores

9.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
9.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
9.3.3. Optimizadores de momento

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

9.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
9.4.2. Ciclos de aprendizaje
9.4.3. Términos de suavizado

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validación cruzada
9.5.2. Regularización
9.5.3. Métricas de evaluación

9.6. Directrices Prácticas

9.6.1. Diseño de modelos
9.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
9.6.3. Pruebas de hipótesis

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.7.2. Extracción de características
9.7.3. Aprendizaje profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformaciones de imagen
9.8.2. Generación de datos sintéticos
9.8.3. Transformación de texto

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

9.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.9.2. Extracción de características
9.9.3. Aprendizaje profundo

9.10. Regularización

9.10.1. L y L
9.10.2. Regularización por máxima entropía
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
10.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
10.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

10.2. TensorFlow y NumPy

10.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

10.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
10.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
10.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

10.4.1. Funciones con TensorFlow
10.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
10.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
10.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
10.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
10.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
10.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

10.7. El formato TFRecord

10.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
10.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

10.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
10.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
10.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
10.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Aplicación Práctica
10.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultado

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

11.1.1. Funciones de la corteza visual
11.1.2. Teorías de la visión computacional
11.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

11.2. Capas convolucionales

11.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
11.2.2. Convolución D
11.2.3. Funciones de activación

11.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

11.3.1. Pooling y Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitecturas CNN

11.4.1. Arquitectura VGG
11.4.2. Arquitectura AlexNet
11.4.3. Arquitectura ResNet

11.5. Implementación de una CNN ResNet- usando Keras

11.5.1. Inicialización de pesos
11.5.2. Definición de la capa de entrada
11.5.3. Definición de la salida

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

11.6.1. Características de los modelos preentrenados
11.6.2. Usos de los modelos preentrenados
11.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

11.7.1. El Aprendizaje por transferencia
11.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
11.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

11.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

11.8.1. Clasificación de imágenes
11.8.2. Localización de objetos en imágenes
11.8.3. Detección de objetos

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

11.9.1. Métodos de detección de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreo y localización

11.10. Segmentación semántica

11.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
11.10.2. Detección de bordes
11.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

12.1. Generación de texto utilizando RNN

12.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
12.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
12.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

12.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
12.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
12.2.3. Limpieza y transformación de los datos
12.2.4. Análisis de Sentimiento

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

12.3.1. Detección de temas en los comentarios
12.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

12.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

12.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
12.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
12.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

12.5. Mecanismos de atención

12.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
12.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
12.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
12.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

12.7. Transformers para visión

12.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
12.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
12.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
12.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
12.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

12.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación Práctica

12.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
12.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

13.1.1. Reducción de dimensionalidad
13.1.2. Aprendizaje profundo
13.1.3. Representaciones compactas

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

13.2.1. Proceso de entrenamiento
13.2.2. Implementación en Python
13.2.3. Utilización de datos de prueba

13.3. Codificadores automáticos apilados

13.3.1. Redes neuronales profundas
13.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
13.3.3. Uso de la regularización

13.4. Autocodificadores convolucionales

13.4.1. Diseño de modelos convolucionales
13.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
13.4.3. Evaluación de los resultados

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicación de filtros
13.5.2. Diseño de modelos de codificación
13.5.3. Uso de técnicas de regularización

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
13.6.2. Minimizando el número de parámetros
13.6.3. Utilización de técnicas de regularización

13.7. Codificadores automáticos variacionales

13.7.1. Utilización de optimización variacional
13.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
13.7.3. Representaciones latentes profundas

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

13.8.1. Reconocimiento de patrones
13.8.2. Generación de imágenes
13.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

13.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
13.9.2. Modelado de distribuciones de datos
13.9.3. Uso de redes adversarias

13.10. Implementación de los Modelos

13.10.1. Aplicación Práctica
13.10.2. Implementación de los modelos
13.10.3. Uso de datos reales
13.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

14.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
14.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
14.2.3. Computación basada en nubes de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores
14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos
14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

14.5.1. Estrategias evolutivas
14.5.2. Programación evolutiva
14.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
14.6.2. Programación genética

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

14.7.1. Aprendizaje basado en reglas
14.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Concepto de dominancia
14.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

14.9. Redes neuronales (I)

14.9.1. Introducción a las redes neuronales
14.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

14.10. Redes neuronales (II)

14.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
14.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
14.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

15.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros. Oportunidades y desafíos
15.1.2. Casos de uso
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.1.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

15.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

15.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.3.2. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos
15.4.2. Casos de uso
15.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.4.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.5. Industria

15.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria. Oportunidades y desafíos
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.6.3. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.7. Administración Pública

15.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
15.7.2. Casos de uso
15.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.7.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.8. Educación

15.8.1. Implicaciones de la IA en la educación. Oportunidades y desafíos
15.8.2. Casos de uso
15.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.8.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.9. Silvicultura y agricultura

15.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.9.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.10. Recursos Humanos

15.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
15.10.2. Casos de uso
15.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.10.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

Módulo 16. Modelos Lingüísticos y Aplicación de IA

16.1. Modelos clásicos de lingüística y su relevancia en IA

16.1.1. Gramática generativa y transformacional
16.1.2. Teoría lingüística estructural
16.1.3. Teoría de la gramática formal
16.1.4. Aplicaciones de los modelos clásicos en IA

16.2. Modelos probabilísticos en lingüística y su aplicación en IA

16.2.1. Modelos de Markov ocultos (HMM)
16.2.2. Modelos de lenguaje estadísticos
16.2.3. Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
16.2.4. Aplicaciones en reconocimiento de voz y procesamiento de texto

16.3. Modelos basados en reglas y su implementación en IA. GPT

16.3.1. Gramáticas formales y sistemas de reglas
16.3.2. Representación del conocimiento y lógica computacional
16.3.3. Sistemas expertos y motores de inferencia
16.3.4. Aplicaciones en sistemas de diálogo y asistentes virtuales

16.4. Modelos de aprendizaje profundo en lingüística y su uso en IA

16.4.1. Redes neuronales convolucionales para procesamiento de texto
16.4.2. Redes neuronales recurrentes y LSTM para modelado de secuencias
16.4.3. Modelos de atención y transformadores. APERTIUM
16.4.4. Aplicaciones en traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos

16.5. Representaciones distribuidas del lenguaje y su impacto en IA

16.5.1. Word embeddings y modelos de espacio vectorial
16.5.2. Representaciones distribuidas de frases y documentos
16.5.3. Modelos de bolsa de palabras y modelos de lenguaje continuo
16.5.4. Aplicaciones en recuperación de información, clustering de documentos y recomendación de contenido

16.6. Modelos de traducción automática y su evolución en IA. Lilt

16.6.1. Modelos de traducción estadística y basados en reglas
16.6.2. Avances en traducción automática neuronal
16.6.3. Enfoques híbridos y modelos multilingües
16.6.4. Aplicaciones en servicios de traducción en línea y localización de contenido

16.7. Modelos de análisis de sentimientos y su utilidad en IA

16.7.1. Métodos de clasificación de sentimientos
16.7.2. Detección de emociones en texto
16.7.3. Análisis de opiniones y comentarios de usuarios
16.7.4. Aplicaciones en redes sociales, análisis de opiniones de productos y atención al cliente

16.8. Modelos de generación de lenguaje y su aplicación en IA. TransPerfect Globallink

16.8.1. Modelos de generación de texto autoregresivos
16.8.2. Generación de texto condicionado y controlado
16.8.3. Modelos de generación de lenguaje natural basados en GPT
16.8.4. Aplicaciones en escritura automática, resumen de texto y conversación inteligente

16.9. Modelos de reconocimiento de voz y su integración en IA

16.9.1. Métodos de extracción de características de audio
16.9.2. Modelos de reconocimiento de voz basados en redes neuronales
16.9.3. Mejoras en la precisión y robustez del reconocimiento de voz
16.9.4. Aplicaciones en asistentes virtuales, sistemas de transcripción y control de dispositivos por voz

16.10. Desafíos y futuro de los modelos lingüísticos en IA

16.10.1. Desafíos en la comprensión del lenguaje natural
16.10.2. Limitaciones y sesgos en los modelos lingüísticos actuales
16.10.3. Investigación y tendencias futuras en modelos lingüísticos en IA
16.10.4. Impacto en aplicaciones futuras como Inteligencia Artificial General (AGI) y comprensión humana del lenguaje. SmartCAt

Módulo 17. IA y Traducción en Tiempo Real

17.1. Introducción a la traducción en tiempo real con IA

17.1.1. Definición y conceptos básicos
17.1.2. Importancia y aplicaciones en diversos contextos
17.1.3. Desafíos y oportunidades
17.1.4. Herramientas como Fluently o Voice Tra

17.2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en traducción

17.2.1. Breve introducción a la inteligencia artificial
17.2.2. Aplicaciones específicas en traducción
17.2.3. Modelos y algoritmos relevantes

17.3. Herramientas de traducción en tiempo real basadas en IA

17.3.1. Descripción de las principales herramientas disponibles
17.3.2. Comparativa de funcionalidades y características
17.3.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

17.4. Modelos de Traducción Automática Neural (NMT). SDL language Cloud

17.4.1. Principios y funcionamiento de los modelos NMT
17.4.2. Ventajas sobre los enfoques tradicionales
17.4.3. Desarrollo y evolución de los modelos NMT

17.5. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en traducción en tiempo real. SayHi Translate

17.5.1. Conceptos básicos de NLP relevantes para la traducción
17.5.2. Técnicas de preprocesamiento y posprocesamiento
17.5.3. Mejora de la coherencia y cohesión del texto traducido

17.6. Modelos de traducción multilingüe y multimodal

17.6.1. Modelos de traducción que admiten múltiples idiomas
17.6.2. Integración de modalidades como texto, voz e imágenes
17.6.3. Desafíos y consideraciones en la traducción multilingüe y multimodal

17.7. Evaluación de la calidad en traducción en tiempo real con IA

17.7.1. Métricas de evaluación de calidad de traducción
17.7.2. Métodos de evaluación automática y humana. iTranslate Voice
17.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la traducción

17.8. Integración de herramientas de traducción en tiempo real en entornos profesionales

17.8.1. Uso de herramientas de traducción en el trabajo diario
17.8.2. Integración con sistemas de gestión de contenido y localización
17.8.3. Adaptación de las herramientas a las necesidades específicas del usuario

17.9. Desafíos éticos y sociales en traducción en tiempo real con IA

17.9.1. Sesgos y discriminación en la traducción automática
17.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
17.9.3. Impacto en la diversidad lingüística y cultural

17.10. Futuro de la traducción en tiempo real basada en IA. Applingua

17.10.1. Tendencias emergentes y avances tecnológicos
17.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
17.10.3. Implicaciones para la comunicación global y la accesibilidad lingüística

Módulo 18. Herramientas y Plataformas de Traducción Asistida por IA

18.1. Introducción a las herramientas y plataformas de traducción asistida por IA

18.1.1. Definición y conceptos básicos
18.1.2. Breve historia y evolución
18.1.3. Importancia y beneficios en la traducción profesional

18.2. Principales herramientas de traducción asistida por IA

18.2.1. Descripción y funcionalidades de las herramientas líderes en el mercado
18.2.2. Comparativa de características y precios
18.2.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

18.3. Plataformas de traducción asistida por IA en el ámbito profesional. Wordfast

18.3.1. Descripción de plataformas populares de traducción asistida por IA
18.3.2. Funcionalidades específicas para equipos de traducción y agencias
18.3.3. Integración con otros sistemas y herramientas de gestión de proyectos

18.4. Modelos de traducción automática implementados en herramientas de TAIA

18.4.1. Modelos de traducción estadística
18.4.2. Modelos de traducción neuronal
18.4.3. Avances en Traducción Automática Neural (NMT) y su impacto en las herramientas de TAIA

18.5. Integración de recursos lingüísticos y bases de datos en herramientas de TAIA

18.5.1. Uso de corpus y bases de datos lingüísticas para mejorar la precisión de la traducción
18.5.2. Integración de diccionarios y glosarios especializados
18.5.3. Importancia del contexto y la terminología específica en la traducción asistida por IA

18.6. Interfaz de usuario y experiencia de usuario en herramientas de TAIA

18.6.1. Diseño y usabilidad de las interfaces de usuario
18.6.2. Personalización y configuración de preferencias
18.6.3. Accesibilidad y soporte multilingüe en las plataformas de TAIA

18.7. Evaluación de la calidad en traducción asistida por IA

18.7.1. Métricas de evaluación de calidad de traducción
18.7.2. Evaluación automática vs. evaluación humana
18.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la traducción asistida por IA

18.8. Integración de herramientas de TAIA en el flujo de trabajo del traductor

18.8.1. Incorporación de herramientas de TAIA en el proceso de traducción
18.8.2. Optimización del flujo de trabajo y aumento de la productividad
18.8.3. Colaboración y trabajo en equipo en entornos de traducción asistida por IA

18.9. Desafíos éticos y sociales en el uso de herramientas de TAIA

18.9.1. Sesgos y discriminación en la traducción automática
18.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
18.9.3. Impacto en la profesión de traductor y en la diversidad lingüística y cultural

18.10. Futuro de las herramientas y plataformas de traducción asistida por IA. Wordbee

18.10.1. Tendencias emergentes y desarrollos tecnológicos
18.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
18.10.3. Implicaciones para la formación y el desarrollo profesional en el ámbito de la traducción

Módulo 19. Integración de Tecnologías de Reconocimiento de Voz en Interpretación Automática

19.1. Introducción a la integración de tecnologías de reconocimiento de voz en interpretación automática

19.1.1. Definición y conceptos básicos
19.1.2. Breve historia y evolución. Kaldi
19.1.3. Importancia y beneficios en el ámbito de la interpretación

19.2. Principios del reconocimiento de voz para interpretación automática

19.2.1. Funcionamiento del reconocimiento de voz
19.2.2. Tecnologías y algoritmos utilizados
19.2.3. Tipos de sistemas de reconocimiento de voz

19.3. Desarrollo y mejoras en tecnologías de reconocimiento de voz

19.3.1. Avances tecnológicos recientes. Speech Recognition
19.3.2. Mejoras en precisión y velocidad
19.3.3. Adaptación a diferentes acentos y dialectos

19.4. Plataformas y herramientas de reconocimiento de voz para interpretación automática

19.4.1. Descripción de las principales plataformas y herramientas disponibles
19.4.2. Comparativa de funcionalidades y características
19.4.3. Casos de uso y ejemplos prácticos. Speechmatics

19.5. Integración de tecnologías de reconocimiento de voz en sistemas de interpretación automática

19.5.1. Diseño e implementación de sistemas de interpretación automática con reconocimiento de voz
19.5.2. Adaptación a diferentes entornos y situaciones de interpretación
19.5.3. Consideraciones técnicas y de infraestructura

19.6. Optimización de la experiencia de usuario en interpretación automática con reconocimiento de voz

19.6.1. Diseño de interfaces de usuario intuitivas y fáciles de usar
19.6.2. Personalización y configuración de preferencias. OTTER.ai
19.6.3. Accesibilidad y soporte multilingüe en los sistemas de interpretación automática

19.7. Evaluación de la calidad en interpretación automática con reconocimiento de voz

19.7.1. Métricas de evaluación de calidad de interpretación
19.7.2. Evaluación automática vs. evaluación humana
19.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la interpretación automática con reconocimiento de voz

19.8. Desafíos éticos y sociales en el uso de tecnologías de reconocimiento de voz en interpretación automática

19.8.1. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
19.8.2. Sesgos y discriminación en el reconocimiento de voz
19.8.3. Impacto en la profesión de intérprete y en la diversidad lingüística y cultural

19.9. Aplicaciones específicas de la interpretación automática con reconocimiento de voz

19.9.1. Interpretación en tiempo real en entornos empresariales y comerciales
19.9.2. Interpretación remota y telefónica con reconocimiento de voz
19.9.3. Interpretación en eventos internacionales y conferencias

19.10. Futuro de la integración de tecnologías de reconocimiento de voz en interpretación automática

19.10.1. Tendencias emergentes y desarrollos tecnológicos. CMU Sphinx
19.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
19.10.3. Implicaciones para la comunicación global y la eliminación de barreras lingüísticas

Módulo 20. Diseño de Interfaces y Chatbots Multilenguaje mediante Herramientas de IA

20.1. Fundamentos de interfaces multilenguaje

20.1.1. Principios de diseño para multilingüismo: usabilidad y accesibilidad con IA
20.1.2. Tecnologías clave: uso de TensorFlow y PyTorch para desarrollo de interfaces
20.1.3. Estudio de casos: análisis de interfaces exitosas usando IA

20.2. Introducción a los chatbots con IA

20.2.1. Evolución de los chatbots: de simples a impulsados por IA
20.2.2. Comparación de chatbots: reglas vs. modelos basados en IA
20.2.3. Componentes de chatbots impulsados por IA: uso de Natural Language Understanding (NLU)

20.3. Arquitecturas de chatbots multilenguaje con IA

20.3.1. Diseño de arquitecturas escalables con IBM Watson
20.3.2. Integración de chatbots en plataformas con Microsoft Bot Framework
20.3.3. Actualización y mantenimiento con herramientas de IA

20.4. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para chatbots

20.4.1. Análisis sintáctico y semántico con Google BERT
20.4.2. Entrenamiento de modelos de lenguaje con OpenAI GPT
20.4.3. Aplicación de herramientas PLN como spaCy en chatbots

20.5. Desarrollo de chatbots con frameworks de IA

20.5.1. Implementación con Google Dialogflow
20.5.2. Creación y entrenamiento de flujos de diálogo con IBM Watson
20.5.3. Personalización avanzada utilizando APIs de AI como Microsoft LUIS

20.6. Gestión de la conversación y contexto en chatbots

20.6.1. Modelos de estado con Rasa para chatbots
20.6.2. Estrategias de gestión conversacional con Deep Learning
20.6.3. Resolución de ambigüedades y correcciones en tiempo real usando AI

20.7. Diseño UX/UI para chatbots multilenguaje con IA

20.7.1. Diseño centrado en el usuario utilizando análisis de datos de AI
20.7.2. Adaptación cultural con herramientas de localización automática
20.7.3. Pruebas de usabilidad con simulaciones basadas en IA

20.8. Integración de chatbots en canales múltiples con IA

20.8.1. Desarrollo omnicanal con TensorFlow
20.8.2. Estrategias de integración seguras y privadas con tecnologías de IA
20.8.3. Consideraciones de seguridad con algoritmos de criptografía de IA

20.9. Análisis de datos y optimización de chatbots

20.9.1. Uso de plataformas de análisis como Google Analytics para chatbots
20.9.2. Optimización de rendimiento con algoritmos de Machine Learning
20.9.3. Aprendizaje automático para refinamiento continuo del chatbot

20.10. Implementación de un chatbot multilenguaje con IA

20.10.1. Definición del proyecto con herramientas de gestión de IA
20.10.2. Implementación técnica utilizando TensorFlow o PyTorch
20.10.3. Evaluación y ajuste basado en Machine Learning y feedback de usuarios

Obtendrás un conocimiento práctico y crítico, esencial para innovar en la práctica profesional y reflexionar sobre los impactos éticos y culturales de las tecnologías de IA en la Traducción e Interpretación”