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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 
11.10.2. 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. Diagnostico en la práctica clínica mediante IA

16.1. Tecnologías y herramientas para el diagnóstico asistido por IA

16.1.1. Desarrollo de software para el diagnóstico asistido por IA en diversas especialidades médicas mediante ChatGPT
16.1.2. Uso de algoritmos avanzados para el análisis rápido y preciso de síntomas y signos clínicos
16.1.3. Integración de IA en dispositivos de diagnóstico para mejorar la eficiencia
16.1.4. Herramientas de IA para asistir en la interpretación de resultados de pruebas de laboratorio mediante IBM Watson Health

16.2. Integración de datos clínicos multimodales para el diagnóstico

16.2.1. Sistemas de IA para combinar datos de imágenes, laboratorio, y registros clínicos mediante AutoML
16.2.2. Herramientas para la correlación de datos multimodales en diagnósticos más precisos mediante Enlitic Curie
16.2.3. Uso de IA para analizar patrones complejos a partir de diferentes tipos de datos clínicos mediante Flatiron Health’s OncologyCloud
16.2.4. Integración de datos genómicos y moleculares en el diagnóstico asistido por IA

16.3. Creación y análisis de datasets en salud con IA mediante Google Cloud Healthcare API

16.3.1. Desarrollo de bases de datos clínicas para el entrenamiento de modelos de IA
16.3.2. Uso de IA para el análisis y extracción de insights de grandes datasets de salud
16.3.3. Herramientas de IA para la limpieza y preparación de datos clínicos
16.3.4. Sistemas de IA para identificar tendencias y patrones en datos de salud

16.4. Visualización y manejo de datos de salud con IA

16.4.1. Herramientas de IA para la visualización interactiva y comprensible de datos de salud
16.4.2. Sistemas de IA para el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos clínicos
16.4.3. Uso de dashboards basados en IA para la monitorización de indicadores de salud
16.4.4. Tecnologías de IA para la gestión y seguridad de datos de salud

16.5. Reconocimiento de patrones y machine learning en diagnósticos clínicos mediante PathAI

16.5.1. Aplicación de técnicas de machine learning para el reconocimiento de patrones en datos clínicos
16.5.2. Uso de IA en la identificación temprana de enfermedades a través del análisis de patrones con PathAI
16.5.3. Desarrollo de modelos predictivos para diagnósticos más precisos
16.5.4. Implementación de algoritmos de aprendizaje automático en la interpretación de datos de salud

16.6. Interpretación de imágenes médicas mediante IA mediante Aidoc

16.6.1. Sistemas de IA para la detección y clasificación de anomalías en imágenes médicas
16.6.2. Uso de aprendizaje profundo en la interpretación de radiografías, resonancias y tomografías
16.6.3. Herramientas de IA para mejorar la precisión y velocidad en el diagnóstico por imágenes
16.6.4. Implementación de IA para la asistencia en la toma de decisiones clínicas basadas en imágenes

16.7. Procesamiento del lenguaje natural sobre historias médicas para el diagnóstico clínico mediante ChatGPT y Amazon Comprehend Medical

16.7.1. Uso de PNL para la extracción de información relevante de historiales clínicos
16.7.2. Sistemas de IA para analizar notas de médicos y reportes de pacientes
16.7.3. Herramientas de IA para resumir y clasificar información de historias médicas
16.7.4. Aplicación de PNL en la identificación de síntomas y diagnósticos a partir de textos clínicos

16.8. Validación y evaluación de modelos de diagnóstico asistido por IA mediante ConcertAI

16.8.1. Métodos para la validación y prueba de modelos de IA en entornos clínicos reales
16.8.2. Evaluación del rendimiento y precisión de herramientas de diagnóstico asistido por IA
16.8.3. Uso de IA para asegurar la confiabilidad y ética en el diagnóstico clínico
16.8.4. Implementación de protocolos de evaluación continua para sistemas de IA en salud

16.9. IA en el diagnóstico de enfermedades raras mediante Face2Gene

16.9.1. Desarrollo de sistemas de IA especializados en la identificación de enfermedades raras
16.9.2. Uso de IA para analizar patrones atípicos y sintomatología compleja
16.9.3. Herramientas de IA para el diagnóstico temprano y preciso de enfermedades poco frecuentes
16.9.4. Implementación de bases de datos globales con IA para mejorar el diagnóstico de enfermedades raras

16.10. Casos de éxito y desafíos en la implementación de diagnóstico por IA

16.10.1. Análisis de estudios de caso donde la IA ha mejorado significativamente el diagnóstico clínico
16.10.2. Evaluación de los desafíos en la adopción de IA en entornos clínicos
16.10.3. Discusión sobre las barreras éticas y prácticas en la implementación de IA para diagnóstico
16.10.4. Examen de las estrategias para superar obstáculos en la integración de IA en diagnóstico médico

Módulo 17. Tratamiento y control del paciente con IA

17.1. Sistemas de tratamiento asistido por IA

17.1.1. Desarrollo de sistemas de IA para asistir en la toma de decisiones terapéuticas
17.1.2. Uso de IA para la personalización de tratamientos basados en perfiles individuales
17.1.3. Implementación de herramientas de IA en la administración de dosis y horarios de medicación
17.1.4. Integración de IA en la monitorización y ajuste de tratamientos en tiempo real

17.2. Definición de indicadores para el control del estado de salud del paciente

17.2.1. Establecimiento de parámetros clave mediante IA para el seguimiento de la salud del paciente
17.2.2. Uso de IA para identificar indicadores predictivos de salud y enfermedad
17.2.3. Desarrollo de sistemas de alerta temprana basados en indicadores de salud
17.2.4. Implementación de IA para la evaluación continua del estado de salud del paciente

17.3. Herramientas para la monitorización y el control de indicadores de salud

17.3.1. Desarrollo de aplicaciones móviles y wearables con IA para el seguimiento de la salud
17.3.2. Implementación de sistemas de IA para el análisis en tiempo real de datos de salud
17.3.3. Uso de dashboards basados en IA para la visualización y seguimiento de indicadores de salud
17.3.4. Integración de dispositivos IoT en el monitoreo continuo de indicadores de salud con IA

17.4. IA en la Planificación y Ejecución de Procedimientos Médicos con Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

17.4.1. Utilización de sistemas de IA para optimizar la planificación de cirugías y procedimientos médicos
17.4.2. Implementación de IA en la simulación y práctica de procedimientos quirúrgicos
17.4.3. Uso de IA para mejorar la precisión y eficacia en la ejecución de procedimientos médicos
17.4.4. Aplicación de IA en la coordinación y gestión de recursos quirúrgicos

17.5. Algoritmos de aprendizaje automático para el establecimiento de tratamientos terapéuticos

17.5.1. Uso de machine learning para desarrollar protocolos de tratamiento personalizados
17.5.2. Implementación de algoritmos predictivos para la selección de terapias efectivas
17.5.3. Desarrollo de sistemas de IA para la adaptación de tratamientos en tiempo real
17.5.4. Aplicación de IA en el análisis de la efectividad de diferentes opciones terapéuticas

17.6. Adaptabilidad y actualización continua de protocolos terapéuticos mediante IA con IBM Watson for Oncology

17.6.1. Implementación de sistemas de IA para la revisión y actualización dinámica de tratamientos
17.6.2. Uso de IA en la adaptación de protocolos terapéuticos a nuevos descubrimientos y datos
17.6.3. Desarrollo de herramientas de IA para la personalización continua de tratamientos
17.6.4. Integración de IA en la respuesta adaptativa a la evolución de las condiciones del paciente

17.7. Optimización de servicios de salud con tecnología de IA con Optum

17.7.1. Uso de IA para mejorar la eficiencia y calidad de los servicios de salud
17.7.2. Implementación de sistemas de IA para la gestión de recursos sanitarios
17.7.3. Desarrollo de herramientas de IA para la optimización de flujos de trabajo en hospitales
17.7.4. Aplicación de IA en la reducción de tiempos de espera y mejora de la atención al paciente

17.8. Aplicación de IA en la respuesta a emergencias sanitarias

17.8.1. Implementación de sistemas de IA para la gestión rápida y eficiente de crisis sanitarias con BlueDot
17.8.2. Uso de IA en la optimización de la distribución de recursos en emergencias
17.8.3. Desarrollo de herramientas de IA para la predicción y respuesta a brotes de enfermedades
17.8.4. Integración de IA en sistemas de alerta y comunicación durante emergencias sanitarias

17.9. Colaboración interdisciplinaria en tratamientos asistidos por IA

17.9.1. Fomento de la colaboración entre diferentes especialidades médicas mediante sistemas de IA
17.9.2. Uso de IA para integrar conocimientos y técnicas de distintas disciplinas en el tratamiento
17.9.3. Desarrollo de plataformas de IA para facilitar la comunicación y coordinación interdisciplinaria
17.9.4. Implementación de IA en la creación de equipos de tratamiento multidisciplinarios

17.10. Experiencias exitosas de IA en el tratamiento de enfermedades

17.10.1. Análisis de casos de éxito en el uso de IA para tratamientos efectivos de enfermedades
17.10.2. Evaluación de impacto de la IA en la mejora de resultados de tratamientos
17.10.3. Documentación de experiencias innovadoras en el uso de IA en diferentes áreas médicas
17.10.4. Discusión sobre los avances y desafíos en la implementación de IA en tratamientos médico

Módulo 18. Personalización de la salud a través de la IA

18.1. Aplicaciones de IA en genómica para medicina personalizada con DeepGenomics

18.1.1. Desarrollo de algoritmos de IA para el análisis de secuencias genéticas y su relación con enfermedades
18.1.2. Uso de IA en la identificación de marcadores genéticos para tratamientos personalizados
18.1.3. Implementación de IA para la interpretación rápida y precisa de datos genómicos
18.1.4. Herramientas de IA en la correlación de genotipos con respuestas a medicamentos

18.2. IA en farmacogenómica y diseño de medicamentos mediante AtomWise

18.2.1. Desarrollo de modelos de IA para predecir la eficacia y seguridad de medicamentos
18.2.2. Uso de IA en la identificación de dianas terapéuticas y diseño de fármacos
18.2.3. Aplicación de IA en el análisis de interacciones gen-drug para personalización de tratamientos
18.2.4. Implementación de algoritmos de IA para acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos

18.3. Monitoreo personalizado con dispositivos inteligentes y IA

18.3.1. Desarrollo de wearables con IA para el seguimiento continuo de indicadores de salud
18.3.2. Uso de IA en la interpretación de datos recopilados por dispositivos inteligentes con FitBit
18.3.3. Implementación de sistemas de alerta temprana basados en IA para condiciones de salud
18.3.4. Herramientas de IA para la personalización de recomendaciones de estilo de vida y salud

18.4. Sistemas de apoyo a decisiones clínicas con IA

18.4.1. Implementación de IA para asistir a médicos en la toma de decisiones clínicas con Oracle Cerner
18.4.2. Desarrollo de sistemas de IA que proporcionan recomendaciones basadas en datos clínicos
18.4.3. Uso de IA en la evaluación de riesgos y beneficios de diferentes opciones terapéuticas
18.4.4. Herramientas de IA para la integración y análisis de datos de salud en tiempo real

18.5. Tendencias en personalización de salud con IA

18.5.1. Análisis de las últimas tendencias en IA para la personalización del cuidado de la salud
18.5.2. Uso de IA en el desarrollo de enfoques preventivos y predictivos en salud
18.5.3. Implementación de IA en la adaptación de planes de salud a necesidades individuales
18.5.4. Exploración de nuevas tecnologías de IA en el campo de la salud personalizada

18.6. Avances en robótica quirúrgica asistida por IA con Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

18.6.1. Desarrollo de robots quirúrgicos con IA para procedimientos precisos y mínimamente invasivos
18.6.2. Uso de IA para crear modelos predictivos de enfermedades basados en datos individuales con OncoraMedical
18.6.3. Implementación de sistemas de IA para la planificación quirúrgica y simulación de operaciones
18.6.4. Avances en la integración de feedback táctil y visual en robótica quirúrgica con IA

18.7. Desarrollo de modelos predictivos para práctica clínica personalizada

18.7.1. Uso de IA para crear modelos predictivos de enfermedades basados en datos individuales
18.7.2. Implementación de IA en la predicción de respuestas a tratamientos
18.7.3. Desarrollo de herramientas de IA para la anticipación de riesgos de salud
18.7.4. Aplicación de modelos predictivos en la planificación de intervenciones preventivas

18.8. IA en gestión y tratamiento personalizado del dolor con Kaia Health

18.8.1. Desarrollo de sistemas de IA para la evaluación y manejo personalizado del dolor
18.8.2. Uso de IA en la identificación de patrones de dolor y respuestas a tratamientos
18.8.3. Implementación de herramientas de IA en la personalización de terapias para el dolor
18.8.4. Aplicación de IA en la monitorización y ajuste de planes de tratamiento del dolor

18.9. Autonomía del Paciente y Participación Activa en la Personalización

18.9.1. Fomento de la autonomía del paciente mediante herramientas de IA para la gestión de su salud con Ada Health
18.9.2. Desarrollo de sistemas de IA que empoderan a los pacientes en la toma de decisiones
18.9.3. Uso de IA para proporcionar información y educación personalizada a los pacientes
18.9.4. Herramientas de IA que facilitan la participación activa del paciente en su tratamiento

18.10. Integración de IA en historias clínicas electrónicas con Oracle Cerner

18.10.1. Implementación de IA para el análisis y gestión eficiente de historias clínicas electrónicas
18.10.2. Desarrollo de herramientas de IA para la extracción de insights clínicos de registros electrónicos
18.10.3. Uso de IA en la mejora de la precisión y accesibilidad de los datos en historias clínicas
18.10.4. Aplicación de IA para la correlación de datos de historias clínicas con planes de tratamiento

Módulo 19. Análisis de Big Data en el sector salud con IA

19.1. Fundamentos de Big Data en salud

19.1.1. La explosión del dato en el ámbito de la salud
19.1.2. Concepto de Big Data y principales herramientas
19.1.3. Aplicaciones de Big Data en salud

19.2. Procesamiento y análisis de textos en datos de salud con KNIME y Python

19.2.1. Conceptos de procesamiento de lenguaje natural
19.2.2. Técnicas de embeding
19.2.3. Aplicación de procesamiento de lenguaje natural en salud

19.3. Métodos avanzados de recuperación de datos en salud con KNIME y Python

19.3.1. Exploración de técnicas innovadoras para la recuperación eficiente de datos en salud
19.3.2. Desarrollo de estrategias avanzadas para la extracción y organización de información en entornos de salud
19.3.3. Implementación de métodos de recuperación de datos adaptativos y personalizados para diversos contextos clínicos

19.4. Evaluación de calidad en análisis de datos de salud con KNIME y Python

19.4.1. Desarrollo de indicadores para la evaluación rigurosa de la calidad de datos en entornos de salud
19.4.2. Implementación de herramientas y protocolos para garantizar la calidad de los datos utilizados en análisis clínicos
19.4.3. Evaluación continua de la precisión y fiabilidad de resultados en proyectos de análisis de datos de salud

19.5. Minería de datos y aprendizaje automático en salud con KNIME y Python

19.5.1. Principales metodologías para la minería de datos
19.5.2. Integración de datos de salud
19.5.3. Detección de patrones y anomalías en datos de salud

19.6. Áreas innovadoras de Big Data y IA en salud

19.6.1. Exploración de nuevas fronteras en la aplicación de Big Data y IA para transformar el sector salud
19.6.2. Identificación de oportunidades innovadoras para la integración de tecnologías de Big Data y IA en prácticas médicas
19.6.3. Desarrollo de enfoques vanguardistas para aprovechar al máximo el potencial de Big Data y IA en el ámbito de la salud

19.7. Recolección y preprocesamiento de datos médicos con KNIME y Python

19.7.1. Desarrollo de metodologías eficientes para la recolección de datos médicos en entornos clínicos y de investigación
19.7.2. Implementación de técnicas avanzadas de preprocesamiento para optimizar la calidad y utilidad de los datos médicos
19.7.3. Diseño de estrategias de recolección y preprocesamiento que garanticen la confidencialidad y privacidad de la información médica

19.8. Visualización de datos y comunicación en salud con herramientas tipo PowerBI y Python

19.8.1. Diseño de herramientas innovadoras de visualización en salud
19.8.2. Estrategias creativas de comunicación en salud
19.8.3. Integración de tecnologías interactivas en salud

19.9. Seguridad de datos y gobernanza en el sector salud

19.9.1. Desarrollo de estrategias integrales de seguridad de datos para proteger la confidencialidad y privacidad en el sector salud
19.9.2. Implementación de marcos de gobernanza efectivos para garantizar la gestión ética y responsable de datos en entornos médicos
19.9.3. Diseño de políticas y procedimientos que aseguren la integridad y disponibilidad de datos médicos, abordando desafíos específicos del sector salud

19.10. Aplicaciones prácticas de Big Data en salud

19.10.1. Desarrollo de soluciones especializadas para gestionar y analizar grandes conjuntos de datos en entornos de salud
19.10.2. Utilización de herramientas prácticas basadas en Big Data para respaldar la toma de decisiones clínicas
19.10.3. Aplicación de enfoques innovadores de Big Data para abordar desafíos específicos dentro del sector de la salud

Módulo 20. Ética y regulación en la IA médica

20.1. Principios éticos en el uso de IA en medicina

20.1.1. Análisis y adopción de principios éticos en el desarrollo y uso de sistemas de IA médica
20.1.2. Integración de valores éticos en la toma de decisiones asistida por IA en contextos médicos
20.1.3. Establecimiento de directrices éticas para garantizar un uso responsable de la inteligencia artificial en medicina

20.2. Privacidad de datos y consentimiento en contextos médicos

20.2.1. Desarrollo de políticas de privacidad para proteger datos sensibles en aplicaciones de IA médica
20.2.2. Garantía de consentimiento informado en la recopilación y uso de datos personales en el ámbito médico
20.2.3. Implementación de medidas de seguridad para salvaguardar la privacidad de los pacientes en entornos de IA médica

20.3. Ética en la investigación y desarrollo de sistemas de IA médica

20.3.1. Evaluación ética de protocolos de investigación en el desarrollo de sistemas de IA para la salud
20.3.2. Garantía de transparencia y rigor ético en las fases de desarrollo y validación de sistemas de IA médica
20.3.3. Consideraciones éticas en la publicación y compartición de resultados en el ámbito de la IA médica

20.4. Impacto social y responsabilidad en IA para salud

20.4.1. Análisis del impacto social de la IA en la prestación de servicios de salud
20.4.2. Desarrollo de estrategias para mitigar riesgos y responsabilidad ética en aplicaciones de IA en medicina
20.4.3. Evaluación continua del impacto social y adaptación de sistemas de IA para contribuir positivamente a la salud pública

20.5. Desarrollo sostenible de IA en el sector salud

20.5.1. Integración de prácticas sostenibles en el desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA en salud
20.5.2. Evaluación del impacto ambiental y económico de tecnologías de IA en el ámbito sanitario
20.5.3. Desarrollo de modelos de negocio sostenibles para garantizar la continuidad y mejora de soluciones de IA en el sector de la salud

20.6. Gobernanza de datos y marcos regulatorios internacionales en IA médica

20.6.1. Desarrollo de marcos de gobernanza para la gestión ética y eficiente de datos en aplicaciones de IA médica
20.6.2. Adaptación a normativas y regulaciones internacionales para garantizar la conformidad ética y legal
20.6.3. Participación activa en iniciativas internacionales para establecer estándares éticos en el desarrollo de sistemas de IA médica

20.7. Aspectos económicos de la IA en el ámbito sanitario

20.7.1. Análisis de implicaciones económicas y costos-beneficios en la implementación de sistemas de IA en salud
20.7.2. Desarrollo de modelos de negocio y financiamiento para facilitar la adopción de tecnologías de IA en el sector sanitario
20.7.3. Evaluación de la eficiencia económica y equidad en el acceso a servicios de salud impulsados por IA

20.8. Diseño centrado en el humano de sistemas de IA médica

20.8.1. Integración de principios de diseño centrado en el humano para mejorar la usabilidad y aceptación de sistemas de IA médica
20.8.2. Participación de profesionales de la salud y pacientes en el proceso de diseño para garantizar la relevancia y efectividad de las soluciones
20.8.3. Evaluación continua de la experiencia del usuario y retroalimentación para optimizar la interacción con sistemas de IA en entornos médicos

20.9. Equidad y transparencia en aprendizaje automático médico

20.9.1. Desarrollo de modelos de aprendizaje automático médico que promuevan la equidad y la transparencia
20.9.2. Implementación de prácticas para mitigar sesgos y garantizar la equidad en la aplicación de algoritmos de IA en el ámbito de la salud
20.9.3. Evaluación continua de la equidad y transparencia en el desarrollo y despliegue de soluciones de aprendizaje automático en medicina

20.10. Seguridad y políticas en la implementación de IA en medicina

20.10.1. Desarrollo de políticas de seguridad para proteger la integridad y confidencialidad de datos en aplicaciones de IA médica
20.10.2. Implementación de medidas de seguridad en el despliegue de sistemas de IA para prevenir riesgos y garantizar la seguridad del paciente
20.10.3. Evaluación continua de las políticas de seguridad para adaptarse a los avances tecnológicos y nuevos desafíos en la implementación de IA en medicina

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