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La Computación Bioinspirada constituye un campo interdisciplinario que se inspira en la naturaleza y los procesos biológicos para diseñar algoritmos. Su principal objetivo es abordar problemas complejos y encontrar soluciones innovadoras. Por ejemplo, este instrumento es provechoso para resolver dificultades de optimización en la planificación de rutas, diseños de redes y asignación de recursos.  Asimismo, los sistemas bioinspirados se emplean en la detección de anomalías al modelar el comportamiento en los sistemas complejos (como redes informáticas) para identificar amenazas o ataques.

En este contexto, TECH desarrolla una titulación universitaria que profundizará en la Computación Bioinspirada, teniendo presente algoritmos de adaptación social. El plan de estudios analizará diversas estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos. A su vez, el temario examinará la programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje. También la capacitación ofrecerá al alumnado tecnologías emergentes para mejorar su praxis odontológica, entre las que destacan la impresión 3D, sistemas robóticos y teleodontología. Esto permitirá a los egresados brindar servicios caracterizados por su elevada calidad, mientras se diferencian del resto.

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El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

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Esta capacitación dotará al alumnado de una visión holística y multidisciplinar de la integración de la IA en Odontología.  El temario profundizará en los fundamentos del Machine Learning, análisis de datos e impresión 3D. De esta forma, el alumnado adquirirá una visión profunda de la evolución tecnológica en el campo dental. Asimismo, el plan de estudios ahondará en la Minería de Datos, destinada a localizar patrones en los registros de salud bucal para predecir el riesgo de desarrollar enfermedades. Además, el equilibrado enfoque entre la teoría y práctica permitirá a los egresados liderar la adopción responsable del Aprendizaje Automático.

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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 inferencias 
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. Perspectivas y criterios de selección
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 asintónica
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 con TensorFlow
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

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
11.10.1. Detección de bordes
11.10.1. 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. Monitorización y control de la salud dental mediante IA

16.1. Aplicaciones de IA para el control de la salud dental del paciente con Dentem

16.1.1. Diseño de aplicaciones móviles para seguimiento de higiene dental
16.1.2. Sistemas de IA para la detección temprana de caries y enfermedades periodontales
16.1.3. Uso de IA en la personalización de tratamientos dentales
16.1.4. Tecnologías de reconocimiento de imágenes para diagnósticos dentales automatizados

16.2. Integración de información clínica y biomédica como base para el control de la salud dental

16.2.1. Plataformas de integración de datos clínicos y radiográficos
16.2.2. Análisis de historiales médicos para identificar riesgos dentales
16.2.3. Sistemas para correlacionar datos biomédicos con condiciones dentales
16.2.4. Herramientas para la gestión unificada de información del paciente

16.3. Definición de indicadores para el control de la salud dental del paciente

16.3.1. Establecimiento de parámetros para evaluar la salud bucodental
16.3.2. Sistemas de seguimiento de progresos en tratamientos dentales
16.3.3. Desarrollo de índices de riesgo para enfermedades dentales
16.3.4. Métodos de IA para la predicción de problemas dentales futuros con Pearl

16.4. Procesamiento del lenguaje natural en historiales clínicos dentales para extracción de indicadores

16.4.1. Extracción automática de datos relevantes de historiales clínicos
16.4.2. Análisis de notas clínicas para identificar tendencias de salud dental
16.4.3. Uso de PNL para resumir historiales clínicos extensos
16.4.4. Sistemas de alerta temprana basados en análisis de texto clínico

16.5. Herramientas de IA para la monitorización y el control de indicadores de salud dental

16.5.1. Desarrollo de aplicaciones de seguimiento de higiene y salud bucodental
16.5.2. Sistemas de alertas personalizadas para pacientes basados en IA con CarePredict
16.5.3. Herramientas analíticas para la evaluación continua de la salud dental
16.5.4. Uso de wearables y sensores para la monitorización dental en tiempo real

16.6. Desarrollo de dashboards para la monitorización de indicadores odontológicos

16.6.1. Creación de interfaces intuitivas para el seguimiento de la salud dental
16.6.2. Integración de datos de diferentes fuentes clínicas en un único dashboard
16.6.3. Herramientas de visualización de datos para seguimiento de tratamientos
16.6.4. Personalización de dashboards según las necesidades del profesional dental

16.7. Interpretación de indicadores de salud dental y toma de decisiones

16.7.1. Sistemas de soporte a la decisión clínica basados en datos
16.7.2. Análisis predictivo para la planificación de tratamientos dentales
16.7.3. IA para la interpretación de complejos indicadores de salud bucodental con Overjet
16.7.4. Herramientas para la evaluación de la eficacia de tratamientos

16.8. Generación de informes de salud dental mediante herramientas de IA

16.8.1. Automatización en la creación de informes dentales detallados
16.8.2. Sistemas de generación de reportes personalizados para pacientes
16.8.3. Herramientas de IA para resumir hallazgos clínicos
16.8.4. Integración de datos clínicos y radiológicos en informes automáticos

16.9. Plataformas con IA para la monitorización de la salud dental por parte del paciente

16.9.1. Aplicaciones para el auto-monitoreo de la salud bucodental
16.9.2. Plataformas interactivas de educación dental basadas en IA
16.9.3. Herramientas de seguimiento de síntomas y consejos dentales personalizados
16.9.4. Sistemas de gamificación para fomentar buenos hábitos de higiene dental

16.10. Seguridad y privacidad en el tratamiento de información odontológica

16.10.1. Protocolos de seguridad para la protección de datos del paciente
16.10.2. Sistemas de cifrado y anonimización en la gestión de datos clínicos
16.10.3. Normativas y cumplimiento legal en el manejo de información dental
16.10.4. Educación y concienciación sobre privacidad para profesionales y pacientes

Módulo 17. Diagnóstico y planificación del tratamiento odontológico asistidos por IA

17.1. IA en diagnóstico de enfermedades orales con Pearl

17.1.1. Uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar enfermedades orales
17.1.2. Integración de IA en equipos de diagnóstico para análisis en tiempo real
17.1.3. Sistemas de diagnóstico asistido por IA para mejorar la precisión
17.1.4. Análisis de síntomas y señales clínicas a través de IA para diagnósticos rápidos

17.2. Análisis de imágenes dentales con IA con Aidoc y overjet.ai

17.2.1. Desarrollo de software para la interpretación automática de radiografías dentales
17.2.2. IA en la detección de anomalías en imágenes de resonancia magnética oral
17.2.3. Mejora en la calidad de las imágenes dentales a través de tecnologías de IA
17.2.4. Algoritmos de aprendizaje profundo para clasificar condiciones dentales en imágenes

17.3. IA en la detección de caries y patologías dentales

17.3.1. Sistemas de reconocimiento de patrones para identificar caries tempranas
17.3.2. IA para la evaluación del riesgo de patologías dentales con Overjet.ai
17.3.3. Tecnologías de visión por computadora en la detección de enfermedades periodontales
17.3.4. Herramientas de IA para el seguimiento y progresión de caries

17.4. Modelado 3D y planificación de tratamientos con IA con Materialise Mimics

17.4.1. Utilización de IA para crear modelos 3D precisos de la cavidad oral
17.4.2. Sistemas de IA en la planificación de cirugías dentales complejas
17.4.3. Herramientas de simulación para predecir resultados de tratamientos
17.4.4. IA en la personalización de prótesis y aparatos dentales

17.5. Optimización de tratamientos ortodónticos mediante IA

17.5.1. IA en la planificación y seguimiento de tratamientos ortodónticos con Dental Monitoring
17.5.2. Algoritmos para la predicción de movimientos dentales y ajustes de ortodoncias
17.5.3. Análisis de IA para reducir tiempos de tratamiento ortodóntico
17.5.4. Sistemas de monitoreo remoto y ajuste de tratamientos en tiempo real

17.6. Predicción de riesgos en tratamientos dentales

17.6.1. Herramientas de IA para evaluar riesgos en procedimientos dentales
17.6.2. Sistemas de soporte a la decisión para identificar complicaciones potenciales
17.6.3. Modelos predictivos para anticipar reacciones a tratamientos
17.6.4. Análisis de historiales clínicos mediante IA para personalizar tratamientos mediante ChatGPT y Amazon Comprehend Medical

17.7. Personalización de planes de tratamiento con IA con IBM Watson Health

17.7.1. IA en la adaptación de tratamientos dentales a necesidades individuales
17.7.2. Sistemas de recomendación de tratamientos basados en IA
17.7.3. Análisis de datos de salud oral para planificaciones personalizadas
17.7.4. Herramientas de IA para ajustar tratamientos en función de la respuesta del paciente

17.8. Monitorización de la salud oral con tecnologías inteligentes

17.8.1. Dispositivos inteligentes para el seguimiento de la higiene oral
17.8.2. Aplicaciones móviles con IA para la monitorización de la salud dental con Dental Care app
17.8.3. Wearables con sensores para detectar cambios en la salud oral
17.8.4. Sistemas de alerta temprana basados en IA para prevenir enfermedades orales

17.9. IA en la prevención de enfermedades orales

17.9.1. Algoritmos de IA para identificar factores de riesgo de enfermedades orales con AutoML
17.9.2. Sistemas de educación y concienciación sobre salud oral con IA
17.9.3. Herramientas predictivas para la prevención temprana de problemas dentales
17.9.4. IA en la promoción de hábitos saludables para la prevención oral

17.10. Estudios de caso: Éxitos en diagnóstico y planificación con IA

17.10.1. Análisis de casos reales donde la IA mejoró el diagnóstico dental
17.10.2. Estudios de éxito en la implementación de IA para planificación de tratamientos
17.10.3. Comparativas de tratamientos con y sin el uso de IA
17.10.4. Documentación de mejoras en la eficiencia y efectividad clínica gracias a la IA

Módulo 18. Innovación con IA en Odontología

18.1. Impresión 3D y fabricación digital en Odontología

18.1.1. Uso de impresión 3D para la creación de prótesis dentales personalizadas
18.1.2. Fabricación de férulas y alineadores ortodónticos mediante tecnología 3D
18.1.3. Desarrollo de implantes dentales utilizando impresión 3D
18.1.4. Aplicación de técnicas de fabricación digital en la restauración dental

18.2. Robótica en procedimientos dentales

18.2.1. Implementación de brazos robóticos para cirugías dentales de precisión
18.2.2. Uso de robots en procedimientos de endodoncia y periodoncia
18.2.3. Desarrollo de sistemas robóticos para asistencia en operaciones dentales
18.2.4. Integración de robótica en la enseñanza práctica de odontología

18.3. Desarrollo de materiales dentales con ayuda de IA

18.3.1. Utilización de IA para innovar en materiales de restauración dental
18.3.2. Análisis predictivo para la durabilidad y eficacia de nuevos materiales dentales
18.3.3. IA en la optimización de propiedades de materiales como resinas y cerámicas
18.3.4. Sistemas de IA para personalizar materiales según necesidades del paciente

18.4. Gestión de la práctica dental mediante IA

18.4.1. Sistemas de IA para la gestión eficiente de citas y agendas
18.4.2. Análisis de datos para mejorar la calidad del servicio dental
18.4.3. Herramientas de IA para la gestión de inventarios en clínicas dentales con ZenSupplies
18.4.4. Uso de IA en la evaluación y mejora continua de la práctica dental

18.5. Teleodontología y consultas virtuales

18.5.1. Plataformas de teleodontología para consultas a distancia
18.5.2. Uso de tecnologías de videoconferencia para diagnósticos remotos
18.5.3. Sistemas de IA para la evaluación preliminar de condiciones dentales en línea
18.5.4. Herramientas de comunicación segura entre pacientes y dentistas

18.6. Automatización de tareas administrativas en clínicas dentales

18.6.1. Implementación de sistemas de IA para la automatización de facturación y contabilidad
18.6.2. Uso de software de IA en la gestión de registros de pacientes
18.6.3. Herramientas de IA para la optimización de flujos de trabajo administrativos
18.6.4. Sistemas de programación y recordatorios automáticos para citas dentales

18.7. Análisis de sentimiento en opiniones de pacientes

18.7.1. Utilización de IA para evaluar la satisfacción del paciente a través de comentarios en línea con Qualtrics
18.7.2. Herramientas de procesamiento de lenguaje natural para analizar feedback de pacientes
18.7.3. Sistemas de IA para identificar áreas de mejora en servicios dentales
18.7.4. Análisis de tendencias y percepciones de los pacientes mediante IA

18.8. IA en Marketing y gestión de relaciones con pacientes

18.8.1. Implementación de sistemas de IA para personalizar estrategias de marketing dental
18.8.2. Herramientas de IA para el análisis de comportamiento del cliente con Qualtrics
18.8.3. Uso de IA en la gestión de campañas de marketing y promociones
18.8.4. Sistemas de recomendación y fidelización de pacientes basados en IA

18.9. Seguridad y mantenimiento de equipos dentales con IA

18.9.1. Sistemas de IA para la monitorización y mantenimiento predictivo de equipos dentales
18.9.2. Uso de IA en la garantía de cumplimiento de normativas de seguridad
18.9.3. Herramientas de diagnóstico automatizado para la detección de fallos en equipos
18.9.4. Implementación de protocolos de seguridad asistidos por IA en prácticas dentales

18.10. Integración de la IA en educación y formación dental con Dental Care app

18.10.1. Uso de IA en simuladores para entrenamiento práctico en odontología
18.10.2. Herramientas de IA para la personalización del aprendizaje en odontología
18.10.3. Sistemas de evaluación y seguimiento del progreso educativo mediante IA
18.10.4. Integración de tecnologías de IA en el desarrollo de currículos y materiales didácticos 

Módulo 19. Análisis avanzado y procesamiento de datos en Odontología  

19.1. Big Data en Odontología: Conceptos y Aplicaciones 

19.1.1. La explosión del dato en el ámbito Odontológico
19.1.2. Concepto de Big Data
19.1.3. Aplicaciones de Big Data en Odontología

19.2. Minería de datos en registros dentales con KNIME y Python

19.2.1. Principales metodologías para la minería de datos
19.2.2. Integración de datos de registros dentales
19.2.3. Detección de patrones y anomalías en los registros dentales

19.3. Técnicas avanzadas de análisis predictivo en salud oral con KNIME y Python

19.3.1. Técnicas de clasificación para análisis de salud oral
19.3.2. Técnicas de regresión para análisis de salud oral
19.3.3. Deep Learning para análisis de salud oral

19.4. Modelos de IA para epidemiología dental con KNIME y Python

19.4.1. Técnicas de clasificación para epidemiología dental
19.4.2. Técnicas de regresión para epidemiología dental
19.4.3. Técnicas no supervisadas para epidemiología dental

19.5. IA en la gestión de datos clínicos y radiográficos con KNIME y Python

19.5.1. Integración de datos clínicos para una gestión efectiva con herramientas de IA
19.5.2. Transformación del diagnóstico radiográfico mediante sistemas avanzados de IA
19.5.3. Gestión integrada de datos clínicos y radiográficos

19.6. Algoritmos de aprendizaje automático en investigación dental con KNIME y Python

19.6.1. Técnicas de clasificación en investigación dental
19.6.2. Técnicas de regresión en investigación dental 
19.6.3. Técnicas no supervisadas en investigación dental

19.7. Análisis de redes sociales en comunidades de salud oral con KNIME y Python

19.7.1. Introducción al análisis de redes sociales
19.7.2. Análisis de opiniones y sentimiento en redes sociales en comunidades de salud oral 
19.7.3. Análisis de tendencias de redes sociales en comunidades de salud oral 

19.8. IA en el monitoreo de tendencias y patrones de salud oral con KNIME y Python

19.8.1. Detección temprana de tendencias epidemiológicas con IA
19.8.2. Monitoreo continuo de patrones de higiene oral con sistemas de IA
19.8.3. Predicción de cambios en la salud oral mediante modelos IA

19.9. Herramientas de IA para el análisis de costos en Odontología con KNIME y Python

19.9.1. Optimización de recursos y costos con herramientas de IA
19.9.2. Análisis de eficiencia y rentabilidad en prácticas odontológicas con IA
19.9.3. Estrategias de reducción de costos basadas en datos analizados por IA

19.10. Innovaciones en IA para la investigación clínica dental  

19.10.1. Implementación de tecnologías emergentes en investigación clínica dental
19.10.2. Mejora de la validación de resultados de la investigación clínica dental con IA
19.10.3. Colaboración multidisciplinaria en investigación clínica detal potenciada por IA

Módulo 20. Ética, regulación y futuro de la IA en Odontología  

20.1. Desafíos éticos en el uso de IA en Odontología  

20.1.1. Ética en la toma de decisiones clínicas asistidas por IA
20.1.2. Privacidad del paciente en entornos de odontología inteligente
20.1.3. Responsabilidad profesional y transparencia en sistemas IA

20.2. Consideraciones éticas en la recopilación y uso de datos odontológicos

20.2.1. Consentimiento informado y gestión ética de datos en odontología
20.2.2. Seguridad y confidencialidad en la manipulación de datos sensibles
20.2.3. Ética en investigación con grandes conjuntos de datos en odontología

20.3. Equidad y sesgo en algoritmos de IA en odontología

20.3.1. Abordaje de sesgos en algoritmos para garantizar la equidad
20.3.2. Ética en la implementación de algoritmos predictivos en salud oral
20.3.3. Monitoreo continuo para mitigar sesgos y promover la equidad

20.4. Regulaciones y normativas en IA dental  

20.4.1. Cumplimiento normativo en el desarrollo y uso de tecnologías IA
20.4.2. Adaptación a cambios legales en el despliegue de sistemas IA
20.4.3. Colaboración con autoridades regulatorias para garantizar conformidad

20.5. IA y responsabilidad profesional en Odontología  

20.5.1. Desarrollo de estándares éticos para profesionales que utilizan IA
20.5.2. Responsabilidad profesional en la interpretación de resultados IA
20.5.3. Formación continua en ética para profesionales de la salud oral

20.6. Impacto social de la IA en el cuidado dental

20.6.1. Evaluación de impacto social para introducción responsable de IA
20.6.2. Comunicación efectiva sobre tecnologías IA con pacientes
20.6.3. Participación comunitaria en el desarrollo de tecnologías odontológicas

20.7. IA y acceso a la atención dental  

20.7.1. Mejora de acceso a servicios dentales mediante tecnologías IA
20.7.2. Abordaje de desafíos de accesibilidad con soluciones IA
20.7.3. Equidad en la distribución de servicios odontológicos asistidos por IA

20.8. IA y sostenibilidad en prácticas dentales  

20.8.1. Eficiencia energética y reducción de residuos con implementación de IA
20.8.2. Estrategias de prácticas sostenibles mejoradas por tecnologías IA
20.8.3. Evaluación de impacto ambiental en la integración de sistemas IA

20.9. Desarrollo de políticas en IA para el sector dental  

20.9.1. Colaboración con instituciones para el desarrollo de políticas éticas
20.9.2. Creación de directrices de buenas prácticas en el uso de IA
20.9.3. Participación activa en la formulación de políticas gubernamentales relacionadas con IA

20.10. Evaluación de riesgos y beneficios éticos de la IA en odontología

20.10.1. Análisis ético de riesgos en la implementación de tecnologías IA
20.10.2. Evaluación continua de impacto ético en el cuidado dental
20.10.3. Beneficios a largo plazo y mitigación de riesgos en el despliegue de sistemas IA

Obtén una capacitación especializada y adaptada a tu profesión para mejorar cada día en el tratamiento de tus pacientes”