Titulación universitaria
La mayor facultad de enfermería del mundo”
Presentación
Un programa 100% online con el que podrás capacitarte como un enfermero experto en el uso de tecnologías digitales dentro de la Salud y aplicarás diferentes herramientas de IA”
La Inteligencia Artificial ha revolucionado el ámbito sanitario, impulsando una transformación en la forma de gestionar procesos clínicos, organizativos y comunicativos. Este avance tecnológico ha redefinido el sector, exigiendo a los profesionales de la salud, incluidos los enfermeros, que adquieran habilidades especializadas para integrar estas innovaciones en su práctica diaria. Con el crecimiento de las tecnologías digitales, se ha vuelto crucial que los expertos en salud aborden nuevas áreas de conocimiento, más allá de sus funciones tradicionales. Entre los principales desafíos se encuentra la integración de la IA en la Telemedicina, la optimización de bases de datos de pacientes y el control preciso de los recursos de cuidado.
Para responder a esta necesidad, TECH Universidad ha diseñado el Máster en Inteligencia Artificial en Enfermería. Este programa se centra en proporcionar una formación exhaustiva que permita a los profesionales adquirir competencias innovadoras en el uso de la IA. El plan de estudios abarca desde conceptos generales sobre herramientas avanzadas hasta aplicaciones específicas que potencian la eficacia asistencial y la personalización de los cuidados. Los módulos incluyen la aplicación de la IA en el ámbito de la nutrición, permitiendo un manejo más preciso de las necesidades dietéticas de los pacientes, así como la monitorización avanzada de la recuperación postprocedimiento.
Al completar este programa, los enfermeros no solo estarán capacitados para implementar soluciones tecnológicas en entornos clínicos, sino que también podrán liderar proyectos de salud digital, desarrollar enfoques de atención personalizados y contribuir significativamente a la innovación en el sector. Esto no solo optimiza los resultados para los pacientes, sino que también abre puertas a nuevas oportunidades laborales en un mercado competitivo, donde la especialización en IA es cada vez más valorada y esencial.
Por otro lado, este programa cuenta con la exclusiva metodología Relearning en la que TECH Universidad, a través de la reiteración potencia la asimilación de conceptos clave. Todo ello desde un Campus Virtual 100% online que los enfermeros podrán consultar en cualquier momento o lugar, desde su tablet, móvil u ordenador.
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Este Máster en Inteligencia Artificial en Enfermería contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:
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- Su especial hincapié en metodologías innovadoras
- Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
- La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a Internet
Utilizar sistemas de monitorización remota con IA para el seguimiento y gestión eficaz de pacientes con enfermedades crónicas”
El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.
Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.
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.
Tienes a tu alcance diferentes recursos multimedia como vídeos explicativos y resúmenes interactivos para ampliar tus competencias de manera integral"
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Temario
El programa prepara a los profesionales de esa área para enfrentar los desafíos tecnológicos en el sector salud. Sus 20 módulos académicos ofrecen un exhaustivo y detallado análisis de herramientas como los chatbots y asistentes conversacionales que mejoran la atención al paciente y optimizan procesos clínicos. Asimismo, se ahonda en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Realidad Virtual, así como sus ventajas para brindar soporte emocional a los enfermos, con enfoques innovadores en rehabilitación y manejo del dolor. De esa forma, estarán al día sobre cómo estas herramientas de gestión clínica personalizadas permiten a los enfermeros optimizar procedimientos y crear planes de cuidado totalmente adaptados. Todo esto desde un completísimo Campus Virtual y contenidos 100% online, accesibles las 24 horas del día.
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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. Aplicación de Asistentes Conversacionales en Inteligencia Artificial para Enfermería
16.1. Introducción a los Asistentes Conversacionales en IA para Enfermería
16.1.1. Contexto de la IA en salud y su aplicación en enfermería
16.1.2. Beneficios de los asistentes conversacionales en la atención de enfermería
16.1.3. Aplicaciones específicas en enfermería
16.1.4. Tendencias en asistentes conversacionales en el sector sanitario
16.2. Tipologías de Asistentes Conversacionales en Salud
16.2.1. Tipos de asistentes conversacionales en salud (Synthesia, Heygen)
16.2.2. Diferencias entre asistentes en funciones de apoyo, diagnóstico y seguimiento
16.2.3. Ejemplos de asistentes conversacionales y casos de uso en enfermería
16.2.4. Comparativa entre asistentes automáticos y asistentes híbridos (con intervención humana)
16.3. Implementación de Asistentes Conversacionales en Salud
16.3.1. Ventajas de los asistentes en el entorno sanitario para enfermería
16.3.2. Desafíos en la implementación de asistentes en procesos clínicos
16.3.3. Requisitos técnicos para la implementación en salud
16.3.4. Evaluación de efectividad y beneficios en el ámbito educativo de salud
16.4. Creación de Asistentes Personalizados en ChatGPT
16.4.1. Introducción a la creación de un chatbot en ChatGPT
16.4.2. Proceso de personalización de un asistente para enfermería (parte 1)
16.4.3. Proceso de personalización de un asistente para enfermería (parte 2)
16.4.4. Ejemplos prácticos de asistentes personalizados en salud
16.5. Impacto de la IA y Automatización en el Sector Sanitario
16.5.1. Cambios en los roles laborales debido a la IA
16.5.2. Adaptación de los profesionales de enfermería a tecnologías IA
16.5.3. Efectos de los asistentes conversacionales en la formación del personal sanitario
16.5.4. Evaluación del impacto de la automatización en el sector salud
16.6. Integración de Asistentes Conversacionales en la Formación de Enfermería
16.6.1. Rol de los asistentes conversacionales en el aprendizaje clínico
16.6.2. Uso de asistentes en simulaciones de casos clínicos
16.6.3. Aplicación en la práctica y toma de decisiones clínicas
16.6.4. Herramientas para la formación continua con asistentes
16.7. Asistentes Conversacionales en el Soporte Emocional de Pacientes
16.7.1. Aplicaciones de asistentes para acompañamiento emocional
16.7.2. Ejemplos de asistentes conversacionales en apoyo psicológico
16.7.3. Limitaciones en el soporte emocional de asistentes conversacionales
16.7.4. Consideraciones para el uso de IA en apoyo emocional
16.8. Mejora de la Eficiencia y la Atención al Paciente con Asistentes de IA
16.8.1. Gestión de consultas y preguntas frecuentes con asistentes
16.8.2. Optimización de la comunicación entre paciente y enfermería
16.8.3. Aplicaciones de asistentes en la coordinación de cuidados
16.8.4. Evaluación del impacto de asistentes en la eficiencia clínica
16.9. Desarrollo y Personalización de Herramientas Conversacionales para Enfermería
16.9.1. Proceso de desarrollo de un asistente conversacional desde cero
16.9.2. Personalización para necesidades específicas de la enfermería
16.9.3. Actualización y mejora continua de asistentes conversacionales
16.9.4. Implementación de asistentes en diversos entornos de salud
16.10. Aprendizaje Virtual y Formación Continua en IA para Enfermería
16.10.1. Importancia del aprendizaje continuo de IA para enfermería
16.10.2. Plataformas de aprendizaje virtual en IA y asistentes
16.10.3. Desarrollo profesional en IA para el personal sanitario
16.10.4. Futuro de la formación en IA para enfermería y personal sanitario
Módulo 17. Uso de Inteligencia Artificial y Realidad Virtual en el Soporte Emocional en Enfermería
17.1. Introducción al Soporte Emocional Asistido por IA (Woebot)
17.1.1. Concepto y relevancia del soporte emocional en IA
17.1.2. Beneficios y limitaciones del soporte emocional con IA
17.1.3. Principales aplicaciones en el ámbito de la salud mental
17.1.4. Diferencias con el soporte emocional tradicional
17.2. Chatbots en el Soporte Emocional
17.2.1. Tipos de
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. Aplicación de Asistentes Conversacionales en Inteligencia Artificial para Enfermería
16.1. Introducción a los Asistentes Conversacionales en IA para Enfermería
16.1.1. Contexto de la IA en salud y su aplicación en enfermería
16.1.2. Beneficios de los asistentes conversacionales en la atención de enfermería
16.1.3. Aplicaciones específicas en enfermería
16.1.4. Tendencias en asistentes conversacionales en el sector sanitario
16.2. Tipologías de Asistentes Conversacionales en Salud
16.2.1. Tipos de asistentes conversacionales en salud (Synthesia, Heygen)
16.2.2. Diferencias entre asistentes en funciones de apoyo, diagnóstico y seguimiento
16.2.3. Ejemplos de asistentes conversacionales y casos de uso en enfermería
16.2.4. Comparativa entre asistentes automáticos y asistentes híbridos (con intervención humana)
16.3. Implementación de Asistentes Conversacionales en Salud
16.3.1. Ventajas de los asistentes en el entorno sanitario para enfermería
16.3.2. Desafíos en la implementación de asistentes en procesos clínicos
16.3.3. Requisitos técnicos para la implementación en salud
16.3.4. Evaluación de efectividad y beneficios en el ámbito educativo de salud
16.4. Creación de Asistentes Personalizados en ChatGPT
16.4.1. Introducción a la creación de un chatbot en ChatGPT
16.4.2. Proceso de personalización de un asistente para enfermería (parte 1)
16.4.3. Proceso de personalización de un asistente para enfermería (parte 2)
16.4.4. Ejemplos prácticos de asistentes personalizados en salud
16.5. Impacto de la IA y Automatización en el Sector Sanitario
16.5.1. Cambios en los roles laborales debido a la IA
16.5.2. Adaptación de los profesionales de enfermería a tecnologías IA
16.5.3. Efectos de los asistentes conversacionales en la formación del personal sanitario
16.5.4. Evaluación del impacto de la automatización en el sector salud
16.6. Integración de Asistentes Conversacionales en la Formación de Enfermería
16.6.1. Rol de los asistentes conversacionales en el aprendizaje clínico
16.6.2. Uso de asistentes en simulaciones de casos clínicos
16.6.3. Aplicación en la práctica y toma de decisiones clínicas
16.6.4. Herramientas para la formación continua con asistentes
16.7. Asistentes Conversacionales en el Soporte Emocional de Pacientes
16.7.1. Aplicaciones de asistentes para acompañamiento emocional
16.7.2. Ejemplos de asistentes conversacionales en apoyo psicológico
16.7.3. Limitaciones en el soporte emocional de asistentes conversacionales
16.7.4. Consideraciones para el uso de IA en apoyo emocional
16.8. Mejora de la Eficiencia y la Atención al Paciente con Asistentes de IA
16.8.1. Gestión de consultas y preguntas frecuentes con asistentes
16.8.2. Optimización de la comunicación entre paciente y enfermería
16.8.3. Aplicaciones de asistentes en la coordinación de cuidados
16.8.4. Evaluación del impacto de asistentes en la eficiencia clínica
16.9. Desarrollo y Personalización de Herramientas Conversacionales para Enfermería
16.9.1. Proceso de desarrollo de un asistente conversacional desde cero
16.9.2. Personalización para necesidades específicas de la enfermería
16.9.3. Actualización y mejora continua de asistentes conversacionales
16.9.4. Implementación de asistentes en diversos entornos de salud
16.10. Aprendizaje Virtual y Formación Continua en IA para Enfermería
16.10.1. Importancia del aprendizaje continuo de IA para enfermería
16.10.2. Plataformas de aprendizaje virtual en IA y asistentes
16.10.3. Desarrollo profesional en IA para el personal sanitario
16.10.4. Futuro de la formación en IA para enfermería y personal sanitario
Módulo 17. Uso de Inteligencia Artificial y Realidad Virtual en el Soporte Emocional en Enfermería
17.1. Introducción al Soporte Emocional Asistido por IA (Woebot)
17.1.1. Concepto y relevancia del soporte emocional en IA
17.1.2. Beneficios y limitaciones del soporte emocional con IA
17.1.3. Principales aplicaciones en el ámbito de la salud mental
17.1.4. Diferencias con el soporte emocional tradicional
17.2. Chatbots en el Soporte Emocional
17.2.1. Tipos de chatbots disponibles para soporte emocional (Replika, Wysa)
17.2.2. Ejemplos de chatbots en salud mental
17.2.3. Limitaciones de los chatbots en el apoyo emocional
17.2.4. Casos prácticos de uso de chatbots en el sector salud
17.3. Herramientas de IA para la Salud Mental (Youper, Koko)
17.3.1. Casos de éxito de IA en salud mental
17.3.2. Herramientas actuales de apoyo emocional
17.3.3. Integración de IA en terapias de salud mental
17.3.4. Medición de la efectividad de herramientas de IA
17.4. Privacidad y Seguridad en el Soporte Emocional Asistido por IA
17.4.1. Importancia de la privacidad en soporte emocional con IA
17.4.2. Regulaciones de privacidad en el uso de IA en salud
17.4.3. Seguridad de datos en sistemas de soporte emocional
17.4.4. Ética y protección de la información sensible
17.5. Comparación entre Soporte Emocional Tradicional y con IA
17.5.1. Desafíos actuales en ambos enfoques
17.5.2. Beneficios de la combinación de IA con métodos tradicionales
17.5.3. Estudio de casos en soporte emocional mixto
17.5.4. Retos de implementación y aceptación del soporte con IA
17.6. Realidad Virtual en la Atención al Paciente (Psious, RelieVRx)
17.6.1. Introducción a la realidad virtual en salud
17.6.2. Dispositivos de realidad virtual y su aplicación médica
17.6.3. Realidad virtual en la preparación de pacientes
17.6.4. Evolución de la realidad virtual en salud
17.7. Aplicaciones de Realidad Virtual en la Rehabilitación (MindMotion, VRHealth)
17.7.1. Uso de la realidad virtual en la rehabilitación motora
17.7.2. Manejo del dolor mediante realidad virtual
17.7.3. Tratamientos de fobias y trastornos de ansiedad
17.7.4. Ejemplos de éxito en rehabilitación con realidad virtual
17.8. Consideraciones Éticas en el Uso de Realidad Virtual
17.8.1. Ética en tratamientos de realidad virtual
17.8.2. Seguridad de los pacientes en entornos virtuales
17.8.3. Riesgos de adicción y sobreexposición a la realidad virtual
17.8.4. Normativas en el uso de realidad virtual en salud
17.9. Comparativa de Tratamientos Tradicionales y Realidad Virtual
17.9.1. Diferencias en la efectividad de ambos enfoques
17.9.2. Casos de uso para tratamientos mixtos
17.9.3. Análisis de costes y beneficios
17.9.4. Opinión de expertos sobre el uso de realidad virtual
17.10. Futuro de la Realidad Virtual en la Atención al Paciente
17.10.1. Avances tecnológicos en realidad virtual aplicada a la salud
17.10.2. Predicciones sobre el impacto en el cuidado de la salud
17.10.3. Integración de la realidad virtual en prácticas médicas regulares
17.10.4. Posibilidades futuras de entrenamiento con realidad virtual
Módulo 18. Gestión Clínica y Personalización de Cuidados con Inteligencia Artificial
18.1. Introducción a la Gestión Clínica con IA (IBM Watson Health)
18.1.1. Conceptos básicos de gestión clínica asistida por IA
18.1.2. Importancia de la IA en la optimización de recursos clínicos
18.1.3. Casos de éxito en la implementación de IA en hospitales
18.1.4. Análisis de resultados y mejoras en la gestión clínica
18.2. Optimización de Recursos Hospitalarios con IA (Qventus)
18.2.1. Gestión de camas y recursos mediante IA
18.2.2. IA en la administración de equipos médicos
18.2.3. Integración de IA con sistemas hospitalarios existentes
18.2.4. Beneficios y retos de la automatización en recursos clínicos
18.3. Comparación entre Herramientas Tradicionales y de IA
18.3.1. Diferencias en la eficiencia de herramientas tradicionales y de IA
18.3.2. Ventajas de las herramientas de IA en la gestión clínica
18.3.3. Análisis de costes de herramientas tradicionales vs IA
18.3.4. Casos prácticos de aplicación de herramientas de IA
18.4. IA en la Gestión de Horarios y Citas (Zocdoc, Qure4u)
18.4.1. Optimización de horarios clínicos mediante IA
18.4.2. IA para la gestión de citas y programación de consultas
18.4.3. Reducción de tiempos de espera a través de IA
18.4.4. Eficiencia en la asignación de recursos de tiempo con IA
18.5. Monitorización Remota de Pacientes con IA (Current Health, Biofourmis)
18.5.1. Introducción a la monitorización remota de pacientes
18.5.2. Herramientas de IA para la monitorización remota
18.5.3. Sistemas de alerta temprana en monitorización asistida
18.5.4. Plataformas de telemedicina con IA
18.6. Aplicaciones de IA en Enfermedades Crónicas (Glytec, Kaia Health)
18.6.1. Uso de IA en el monitoreo de enfermedades crónicas
18.6.2. Utilización de ORMON CONNECT
18.6.3. Comparación entre monitorización tradicional y asistida por IA
18.6.4. Beneficios de la IA en la gestión de enfermedades crónicas
18.7. Consideraciones Éticas en la Monitorización con IA
18.7.1. Ética en el uso de IA para el seguimiento de pacientes
18.7.2. Protección de datos en la monitorización remota
18.7.3. Regulaciones de privacidad en sistemas de IA
18.7.4. Ejemplos de éxito y prácticas éticas en monitorización
18.8. Gestión de Cuidados Personalizados mediante IA
18.8.1. Introducción a los cuidados personalizados con IA
18.8.2. Sistemas de apoyo para la toma de decisiones clínicas
18.8.3. Creación de consejos personalizados con ChatGPT
18.8.4. Herramientas de IA para la personalización de cuidados
18.9. Planificación de Cuidados con IA (Mediktor)
18.9.1. Creación de planes de cuidados personalizados
18.9.2. Beneficios y aplicaciones de planes de cuidados asistidos
18.9.3. Comparativa entre cuidados tradicionales y personalizados
18.9.4. Casos prácticos de planes de cuidados con IA
18.10. Implementación de Planes Personalizados en Enfermería
18.10.1. Aplicación de IA en la enfermería personalizada
18.10.2. Estudios de caso sobre personalización de cuidados con IA
18.10.3. Estrategias de implementación en planes de cuidados
18.10.4. Futuro de la IA en la enfermería y cuidado personalizado
Módulo 19. Mejora de la Actividad Física con Inteligencia Artificial y Realidad Virtual para Enfermería
19.1. Introducción a la IA en la Actividad Física (Google Fit)
19.1.1. Importancia de la IA en el ámbito de la actividad física
19.1.2. Aplicaciones de la IA en el seguimiento físico
19.1.3. Ventajas de utilizar IA para mejorar el rendimiento físico
19.1.4. Casos de éxito de IA en la optimización de entrenamientos
19.2. Herramientas de IA para el Seguimiento de la Actividad Física (Whoop, Google Fit)
19.2.1. Tipos de dispositivos de seguimiento de IA
19.2.2. Sensores y wearables inteligentes
19.2.3. Ventajas de utilizar IA para la monitorización continua
19.2.4. Ejemplos de plataformas de seguimiento
19.3. Realidad Virtual y Aumentada en el Entrenamiento Físico
19.3.1. Introducción a la realidad virtual (VR) y aumentada (AR)
19.3.2. Aplicación de VR y AR en programas de fitness
19.3.3. Beneficios de la inmersión en entornos de realidad extendida
19.3.4. Casos de estudio de entrenamiento con VR y AR
19.4. Plataformas y Aplicaciones para el Seguimiento de la Actividad Física (MyFitnessPal, Jefit)
19.4.1. Aplicaciones móviles para el control de la actividad física
19.4.2. Plataformas innovadoras basadas en IA
19.4.3. Comparativa entre aplicaciones tradicionales y de IA
19.4.4. Ejemplos de plataformas populares
19.5. Personalización de Planes de Entrenamiento con IA
19.5.1. Creación de planes de entrenamiento personalizados
19.5.2. Análisis de datos para ajustes en tiempo real
19.5.3. IA en la optimización de rutinas y objetivos
19.5.4. Ejemplos de planes personalizados
19.6. Motivación y Seguimiento del Progreso con Herramientas de IA
19.6.1. IA para el análisis de progreso y rendimiento
19.6.2. Técnicas de motivación asistidas por IA
19.6.3. Feedback en tiempo real y motivación personalizada
19.6.4. Casos de éxito en la mejora de la adherencia al ejercicio
19.7. Análisis Comparativo entre Métodos Tradicionales y con IA
19.7.1. Eficiencia de los métodos tradicionales frente a IA
19.7.2. Costos y beneficios del uso de IA en el entrenamiento
19.7.3. Retos y limitaciones de la tecnología en el ámbito físico
19.7.4. Opinión de expertos sobre el impacto de IA
19.8. Ética y Privacidad en el Seguimiento de la Actividad Física con IA
19.8.1. Protección de datos personales en herramientas de IA
19.8.2. Regulaciones de privacidad en dispositivos de IA
19.8.3. Responsabilidad en el uso de datos de actividad física
19.8.4. Ética en la monitorización y análisis de datos personales
19.9. Futuro de la IA en el Entrenamiento y la Actividad Física
19.9.1. Avances tecnológicos en IA y fitness
19.9.2. Predicciones sobre el impacto de la IA en la actividad física
19.9.3. Posibilidades de desarrollo en realidad extendida
19.9.4. Visión a largo plazo de IA en el ámbito deportivo
19.10. Estudios de Caso en la Mejora de Actividad Física con IA
19.10.1. Casos prácticos de optimización de entrenamientos
19.10.2. Experiencias de usuarios en la mejora de su rendimiento
19.10.3. Análisis de datos obtenidos en estudios de IA y fitness
19.10.4. Resultados y conclusiones sobre el impacto de IA
Módulo 20. Optimización de la Nutrición y Educación Sanitaria con Inteligencia Artificial en Enfermería
20.1. Principios de Nutrición Personalizada con IA en Enfermería
20.1.1. Fundamentos de la nutrición personalizada
20.1.2. Papel de la IA en la nutrición individualizada
20.1.3. Beneficios de la personalización en los planes nutricionales
20.1.4. Ejemplos de éxito en nutrición personalizada
20.2. Aplicaciones de IA para la Nutrición
20.2.1. Aplicaciones móviles de nutrición con IA (MyFitnessPal, Foodvisor, Yazio)
20.2.2. Herramientas de seguimiento de la alimentación
20.2.3. Comparación de aplicaciones de IA para nutrición
20.2.4. Revisión de aplicaciones populares
20.3. Asistentes de Nutrición Personalizados
20.3.1. IA para recomendaciones nutricionales (Nutrino, Viome, Noom)
20.3.2. Asistentes virtuales en nutrición
20.3.3. Ejemplos de personalización en nutrición
20.3.4. Retos en el desarrollo de asistentes nutricionales
20.4. Comparación de Herramientas Tradicionales y de IA en Nutrición
20.4.1. Eficacia de métodos tradicionales frente a IA
20.4.2. Beneficios de la IA sobre herramientas convencionales
20.4.3. Costes y accesibilidad de herramientas de IA
20.4.4. Casos de estudio comparativos
20.5. Futuro de la Nutrición Asistida por IA
20.5.1. Innovaciones tecnológicas en nutrición
20.5.2. Predicciones sobre el impacto de la IA en nutrición
20.5.3. Retos futuros en la personalización de la nutrición
20.5.4. Visión a largo plazo de la IA en nutrición
20.6. Herramientas de IA para la divulgación y educación sanitaria
20.6.1. Introducción a las herramientas de IA en educación sanitaria
20.6.2. Guía para la creación de prompts educativos efectivos
20.6.3. Introducción a Gemini
20.6.4. Introducción a ChatGPT
20.7. Optimización de Búsquedas Educativas con IA
20.7.1. Motores de búsqueda asistidos por IA
20.7.2. Ejemplos de motores de búsqueda en educación sanitaria
20.7.3. Funciones avanzadas de búsqueda con IA
20.7.4. Uso de operadores especiales para mejorar búsquedas
20.8. Presentaciones Académicas Mejoradas con IA
20.8.1. Herramientas de IA para presentaciones académicas
20.8.2. ChatGPT para presentaciones científicas
20.8.3. Gemini para presentaciones en eventos
20.8.4. Plataformas adicionales como Gamma.app, Beautiful AI y Tome
20.9. Creación de Posters Científicos con IA
20.9.1. Introducción a herramientas de IA para posters
20.9.2. Visme como herramienta para posters científicos
20.9.3. Biorender para visualización de información científica
20.9.4. Jasper y Canva en la creación de posters
20.10. Creación de Asistentes y Avatares Educativos
20.10.1. IA aplicada en la creación de avatares educativos
20.10.2. Motores de conversación para asistentes educativos
20.10.3. Herramientas como Heygen y Synthesia
20.10.4. Studio D-ID en la creación de avatares interactivos
disponibles para soporte emocional (Replika, Wysa)
17.2.2. Ejemplos de chatbots en salud mental
17.2.3. Limitaciones de los chatbots en el apoyo emocional
17.2.4. Casos prácticos de uso de chatbots en el sector salud
17.3. Herramientas de IA para la Salud Mental (Youper, Koko)
17.3.1. Casos de éxito de IA en salud mental
17.3.2. Herramientas actuales de apoyo emocional
17.3.3. Integración de IA en terapias de salud mental
17.3.4. Medición de la efectividad de herramientas de IA
17.4. Privacidad y Seguridad en el Soporte Emocional Asistido por IA
17.4.1. Importancia de la privacidad en soporte emocional con IA
17.4.2. Regulaciones de privacidad en el uso de IA en salud
17.4.3. Seguridad de datos en sistemas de soporte emocional
17.4.4. Ética y protección de la información sensible
17.5. Comparación entre Soporte Emocional Tradicional y con IA
17.5.1. Desafíos actuales en ambos enfoques
17.5.2. Beneficios de la combinación de IA con métodos tradicionales
17.5.3. Estudio de casos en soporte emocional mixto
17.5.4. Retos de implementación y aceptación del soporte con IA
17.6. Realidad Virtual en la Atención al Paciente (Psious, RelieVRx)
17.6.1. Introducción a la realidad virtual en salud
17.6.2. Dispositivos de realidad virtual y su aplicación médica
17.6.3. Realidad virtual en la preparación de pacientes
17.6.4. Evolución de la realidad virtual en salud
17.7. Aplicaciones de Realidad Virtual en la Rehabilitación (MindMotion, VRHealth)
17.7.1. Uso de la realidad virtual en la rehabilitación motora
17.7.2. Manejo del dolor mediante realidad virtual
17.7.3. Tratamientos de fobias y trastornos de ansiedad
17.7.4. Ejemplos de éxito en rehabilitación con realidad virtual
17.8. Consideraciones Éticas en el Uso de Realidad Virtual
17.8.1. Ética en tratamientos de realidad virtual
17.8.2. Seguridad de los pacientes en entornos virtuales
17.8.3. Riesgos de adicción y sobreexposición a la realidad virtual
17.8.4. Normativas en el uso de realidad virtual en salud
17.9. Comparativa de Tratamientos Tradicionales y Realidad Virtual
17.9.1. Diferencias en la efectividad de ambos enfoques
17.9.2. Casos de uso para tratamientos mixtos
17.9.3. Análisis de costes y beneficios
17.9.4. Opinión de expertos sobre el uso de realidad virtual
17.10. Futuro de la Realidad Virtual en la Atención al Paciente
17.10.1. Avances tecnológicos en realidad virtual aplicada a la salud
17.10.2. Predicciones sobre el impacto en el cuidado de la salud
17.10.3. Integración de la realidad virtual en prácticas médicas regulares
17.10.4. Posibilidades futuras de entrenamiento con realidad virtual
Módulo 18. Gestión Clínica y Personalización de Cuidados con Inteligencia Artificial
18.1. Introducción a la Gestión Clínica con IA (IBM Watson Health)
18.1.1. Conceptos básicos de gestión clínica asistida por IA
18.1.2. Importancia de la IA en la optimización de recursos clínicos
18.1.3. Casos de éxito en la implementación de IA en hospitales
18.1.4. Análisis de resultados y mejoras en la gestión clínica
18.2. Optimización de Recursos Hospitalarios con IA (Qventus)
18.2.1. Gestión de camas y recursos mediante IA
18.2.2. IA en la administración de equipos médicos
18.2.3. Integración de IA con sistemas hospitalarios existentes
18.2.4. Beneficios y retos de la automatización en recursos clínicos
18.3. Comparación entre Herramientas Tradicionales y de IA
18.3.1. Diferencias en la eficiencia de herramientas tradicionales y de IA
18.3.2. Ventajas de las herramientas de IA en la gestión clínica
18.3.3. Análisis de costes de herramientas tradicionales vs IA
18.3.4. Casos prácticos de aplicación de herramientas de IA
18.4. IA en la Gestión de Horarios y Citas (Zocdoc, Qure4u)
18.4.1. Optimización de horarios clínicos mediante IA
18.4.2. IA para la gestión de citas y programación de consultas
18.4.3. Reducción de tiempos de espera a través de IA
18.4.4. Eficiencia en la asignación de recursos de tiempo con IA
18.5. Monitorización Remota de Pacientes con IA (Current Health, Biofourmis)
18.5.1. Introducción a la monitorización remota de pacientes
18.5.2. Herramientas de IA para la monitorización remota
18.5.3. Sistemas de alerta temprana en monitorización asistida
18.5.4. Plataformas de telemedicina con IA
18.6. Aplicaciones de IA en Enfermedades Crónicas (Glytec, Kaia Health)
18.6.1. Uso de IA en el monitoreo de enfermedades crónicas
18.6.2. Utilización de ORMON CONNECT
18.6.3. Comparación entre monitorización tradicional y asistida por IA
18.6.4. Beneficios de la IA en la gestión de enfermedades crónicas
18.7. Consideraciones Éticas en la Monitorización con IA
18.7.1. Ética en el uso de IA para el seguimiento de pacientes
18.7.2. Protección de datos en la monitorización remota
18.7.3. Regulaciones de privacidad en sistemas de IA
18.7.4. Ejemplos de éxito y prácticas éticas en monitorización
18.8. Gestión de Cuidados Personalizados mediante IA
18.8.1. Introducción a los cuidados personalizados con IA
18.8.2. Sistemas de apoyo para la toma de decisiones clínicas
18.8.3. Creación de consejos personalizados con ChatGPT
18.8.4. Herramientas de IA para la personalización de cuidados
18.9. Planificación de Cuidados con IA (Mediktor)
18.9.1. Creación de planes de cuidados personalizados
18.9.2. Beneficios y aplicaciones de planes de cuidados asistidos
18.9.3. Comparativa entre cuidados tradicionales y personalizados
18.9.4. Casos prácticos de planes de cuidados con IA
18.10. Implementación de Planes Personalizados en Enfermería
18.10.1. Aplicación de IA en la enfermería personalizada
18.10.2. Estudios de caso sobre personalización de cuidados con IA
18.10.3. Estrategias de implementación en planes de cuidados
18.10.4. Futuro de la IA en la enfermería y cuidado personalizado
Módulo 19. Mejora de la Actividad Física con Inteligencia Artificial y Realidad Virtual para Enfermería
19.1. Introducción a la IA en la Actividad Física (Google Fit)
19.1.1. Importancia de la IA en el ámbito de la actividad física
19.1.2. Aplicaciones de la IA en el seguimiento físico
19.1.3. Ventajas de utilizar IA para mejorar el rendimiento físico
19.1.4. Casos de éxito de IA en la optimización de entrenamientos
19.2. Herramientas de IA para el Seguimiento de la Actividad Física (Whoop, Google Fit)
19.2.1. Tipos de dispositivos de seguimiento de IA
19.2.2. Sensores y wearables inteligentes
19.2.3. Ventajas de utilizar IA para la monitorización continua
19.2.4. Ejemplos de plataformas de seguimiento
19.3. Realidad Virtual y Aumentada en el Entrenamiento Físico
19.3.1. Introducción a la realidad virtual (VR) y aumentada (AR)
19.3.2. Aplicación de VR y AR en programas de fitness
19.3.3. Beneficios de la inmersión en entornos de realidad extendida
19.3.4. Casos de estudio de entrenamiento con VR y AR
19.4. Plataformas y Aplicaciones para el Seguimiento de la Actividad Física (MyFitnessPal, Jefit)
19.4.1. Aplicaciones móviles para el control de la actividad física
19.4.2. Plataformas innovadoras basadas en IA
19.4.3. Comparativa entre aplicaciones tradicionales y de IA
19.4.4. Ejemplos de plataformas populares
19.5. Personalización de Planes de Entrenamiento con IA
19.5.1. Creación de planes de entrenamiento personalizados
19.5.2. Análisis de datos para ajustes en tiempo real
19.5.3. IA en la optimización de rutinas y objetivos
19.5.4. Ejemplos de planes personalizados
19.6. Motivación y Seguimiento del Progreso con Herramientas de IA
19.6.1. IA para el análisis de progreso y rendimiento
19.6.2. Técnicas de motivación asistidas por IA
19.6.3. Feedback en tiempo real y motivación personalizada
19.6.4. Casos de éxito en la mejora de la adherencia al ejercicio
19.7. Análisis Comparativo entre Métodos Tradicionales y con IA
19.7.1. Eficiencia de los métodos tradicionales frente a IA
19.7.2. Costos y beneficios del uso de IA en el entrenamiento
19.7.3. Retos y limitaciones de la tecnología en el ámbito físico
19.7.4. Opinión de expertos sobre el impacto de IA
19.8. Ética y Privacidad en el Seguimiento de la Actividad Física con IA
19.8.1. Protección de datos personales en herramientas de IA
19.8.2. Regulaciones de privacidad en dispositivos de IA
19.8.3. Responsabilidad en el uso de datos de actividad física
19.8.4. Ética en la monitorización y análisis de datos personales
19.9. Futuro de la IA en el Entrenamiento y la Actividad Física
19.9.1. Avances tecnológicos en IA y fitness
19.9.2. Predicciones sobre el impacto de la IA en la actividad física
19.9.3. Posibilidades de desarrollo en realidad extendida
19.9.4. Visión a largo plazo de IA en el ámbito deportivo
19.10. Estudios de Caso en la Mejora de Actividad Física con IA
19.10.1. Casos prácticos de optimización de entrenamientos
19.10.2. Experiencias de usuarios en la mejora de su rendimiento
19.10.3. Análisis de datos obtenidos en estudios de IA y fitness
19.10.4. Resultados y conclusiones sobre el impacto de IA
Módulo 20. Optimización de la Nutrición y Educación Sanitaria con Inteligencia Artificial en Enfermería
20.1. Principios de Nutrición Personalizada con IA en Enfermería
20.1.1. Fundamentos de la nutrición personalizada
20.1.2. Papel de la IA en la nutrición individualizada
20.1.3. Beneficios de la personalización en los planes nutricionales
20.1.4. Ejemplos de éxito en nutrición personalizada
20.2. Aplicaciones de IA para la Nutrición
20.2.1. Aplicaciones móviles de nutrición con IA (MyFitnessPal, Foodvisor, Yazio)
20.2.2. Herramientas de seguimiento de la alimentación
20.2.3. Comparación de aplicaciones de IA para nutrición
20.2.4. Revisión de aplicaciones populares
20.3. Asistentes de Nutrición Personalizados
20.3.1. IA para recomendaciones nutricionales (Nutrino, Viome, Noom)
20.3.2. Asistentes virtuales en nutrición
20.3.3. Ejemplos de personalización en nutrición
20.3.4. Retos en el desarrollo de asistentes nutricionales
20.4. Comparación de Herramientas Tradicionales y de IA en Nutrición
20.4.1. Eficacia de métodos tradicionales frente a IA
20.4.2. Beneficios de la IA sobre herramientas convencionales
20.4.3. Costes y accesibilidad de herramientas de IA
20.4.4. Casos de estudio comparativos
20.5. Futuro de la Nutrición Asistida por IA
20.5.1. Innovaciones tecnológicas en nutrición
20.5.2. Predicciones sobre el impacto de la IA en nutrición
20.5.3. Retos futuros en la personalización de la nutrición
20.5.4. Visión a largo plazo de la IA en nutrición
20.6. Herramientas de IA para la divulgación y educación sanitaria
20.6.1. Introducción a las herramientas de IA en educación sanitaria
20.6.2. Guía para la creación de prompts educativos efectivos
20.6.3. Introducción a Gemini
20.6.4. Introducción a ChatGPT
20.7. Optimización de Búsquedas Educativas con IA
20.7.1. Motores de búsqueda asistidos por IA
20.7.2. Ejemplos de motores de búsqueda en educación sanitaria
20.7.3. Funciones avanzadas de búsqueda con IA
20.7.4. Uso de operadores especiales para mejorar búsquedas
20.8. Presentaciones Académicas Mejoradas con IA
20.8.1. Herramientas de IA para presentaciones académicas
20.8.2. ChatGPT para presentaciones científicas
20.8.3. Gemini para presentaciones en eventos
20.8.4. Plataformas adicionales como Gamma.app, Beautiful AI y Tome
20.9. Creación de Posters Científicos con IA
20.9.1. Introducción a herramientas de IA para posters
20.9.2. Visme como herramienta para posters científicos
20.9.3. Biorender para visualización de información científica
20.9.4. Jasper y Canva en la creación de posters
20.10. Creación de Asistentes y Avatares Educativos
20.10.1. IA aplicada en la creación de avatares educativos
20.10.2. Motores de conversación para asistentes educativos
20.10.3. Herramientas como Heygen y Synthesia
20.10.4. Studio D-ID en la creación de avatares interactivos
Abarcarás, desde la caracterización del viento y las técnicas de medición y análisis, hasta el estudio de las tecnologías de aerogeneradores y su integración en el diseño de parques eólicos”
Máster en Inteligencia Artificial en Enfermería
La Inteligencia Artificial ha revolucionado el ámbito sanitario, transformando la gestión de procesos clínicos, organizativos y comunicativos. Este avance ha redefinido el sector, demandando que los profesionales de la salud, incluidos los enfermeros, adquieran habilidades especializadas para integrar la IA en su práctica. Con la expansión de las tecnologías digitales, es fundamental que estos expertos exploren nuevas áreas de conocimiento, trascendiendo sus roles tradicionales. Los principales retos incluyen la incorporación de la IA en la Telemedicina, la optimización de bases de datos de pacientes y la gestión precisa de recursos de cuidado. Para abordar estas demandas, TECH ha desarrollado el Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Enfermería, un programa exhaustivo que capacita a los enfermeros en competencias avanzadas para aplicar IA de forma eficaz en su entorno clínico. La formación ofrece herramientas innovadoras para mejorar la calidad asistencial, personalizar cuidados y potenciar la eficiencia operativa, preparando a los enfermeros para enfrentar los desafíos de un sector en constante evolución.
Este programa te capacitará para ahondar en las intersecciones entre IA y Enfermería
El plan de estudios del Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Enfermería ofrece una formación integral, desde herramientas avanzadas hasta aplicaciones específicas que mejoran la eficacia asistencial y personalizan los cuidados. Los módulos abordan la implementación de la IA en la nutrición, facilitando un control preciso de las necesidades dietéticas de los pacientes, y la monitorización avanzada de la recuperación postprocedimiento. Al finalizar, los enfermeros estarán preparados para aplicar soluciones tecnológicas en entornos clínicos, liderar proyectos de salud digital y desarrollar cuidados personalizados, contribuyendo a la innovación del sector. Además, podrán acceder a nuevas oportunidades laborales en un entorno donde la especialización en IA es esencial y valorada. La metodología Relearning exclusiva de TECH optimiza la retención de conceptos mediante la repetición, con un Campus Virtual 100% online disponible las 24 horas, accesible desde cualquier dispositivo, garantizando flexibilidad para compaginar el aprendizaje con obligaciones profesionales y personales.