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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 Inteligencia Artificial en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
15.2.2. Casos de uso

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industria

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

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

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

15.7. Administración Pública

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

15.8. Educación

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

15.9. Silvicultura y agricultura

15.9.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial 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 Inteligencia Artificial

15.10. Recursos Humanos

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

Módulo 16. Gestión y Análisis de Información Biomédica y Literatura Científica con Inteligencia Artificial

16.1. Introducción al Uso de IA en Información Biomédica

16.1.1. Importancia de la información biomédica en farmacia
16.1.2. Desafíos en la gestión y análisis de literatura científica
16.1.3. Rol de la IA en el manejo de grandes volúmenes de datos científicos
16.1.4. Ejemplos de herramientas de IA como Semantic Scholar en la investigación biomédica

16.2. Recuperación de Información Biomédica con IA

16.2.1. Técnicas avanzadas de búsqueda en bases de datos científicas
16.2.2. Algoritmos de IA para mejorar la precisión y relevancia en búsquedas
16.2.3. Personalización de resultados mediante aprendizaje automático
16.2.4. Aplicaciones como PubMed AI para recuperación eficiente de información

16.3. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Textos Científicos

16.3.1. Aplicaciones de NLP en el análisis de literatura biomédica
16.3.2. Extracción automática de información clave de artículos científicos
16.3.3. Resumen automático y generación de resúmenes estructurados
16.3.4. Herramientas como SciBERT para procesamiento de textos científicos

16.4. Minería de Textos Biomédicos

16.4.1. Conceptos básicos y técnicas en minería de textos
16.4.2. Identificación de tendencias y patrones en publicaciones científicas
16.4.3. Extracción de relaciones entre entidades biomédicas
16.4.4. Ejemplos como MEDLINE y Text Mining Library para minería de textos

16.5. Ontologías y Anotaciones Semánticas en Biomedicina

16.5.1. Uso y creación de ontologías en ciencias de la salud
16.5.2. Anotación semántica de documentos científicos
16.5.3. IA para el enriquecimiento semántico y búsqueda contextual
16.5.4. Herramientas como BioPortal y UMLS para gestión ontológica

16.6. Sistemas de Recomendación de Literatura Científica

16.6.1. Algoritmos de recomendación en plataformas científicas
16.6.2. Personalización de contenido para investigadores y profesionales
16.6.3. IA en la predicción de relevancia y citaciones futuras
16.6.4. Aplicaciones como Mendeley Suggest y ResearchGate

16.7. Visualización de Datos y Conocimientos Biomédicos

16.7.1. Técnicas de visualización para datos complejos en biomedicina
16.7.2. Mapas de conocimiento y redes de investigación
16.7.3. Herramientas de IA para visualizar relaciones y tendencias
16.7.4. Ejemplos como VOSviewer y Cytoscape en visualización científica

16.8. Descubrimiento de Conocimiento Asistido por IA

16.8.1. Identificación de nuevas hipótesis a partir de datos existentes
16.8.2. Integración de datos multidisciplinarios con IA
16.8.3. Predicción de interacciones y efectos farmacológicos desconocidos
16.8.4. Casos como IBM Watson Discovery y Elsevier’s Entellect

16.9. Gestión de Big Data en Investigación Biomédica

16.9.1. Desafíos del Big Data en investigación biomédica
16.9.2. Almacenamiento y procesamiento eficiente de datos masivos
16.9.3. IA para análisis de datos genómicos y proteómicos
16.9.4. Herramientas como Apache Hadoop y Spark en biomedicina

16.10. Retos y Perspectivas Futuras en NLP para Literatura Científica

16.10.1. Desafíos específicos de NLP en datos científicos y biomédicos
16.10.2. Limitaciones en la automatización de búsqueda y análisis
16.10.3. Avances recientes en NLP para ciencias biomédicas (BioGPT, BioBERT)
16.10.4. Futuras aplicaciones de IA en la investigación y publicación científica

Módulo 17. Desarrollo de Nuevos Medicamentos con Inteligencia Artificial

17.1. Identificación de Dianas Terapéuticas mediante IA

17.1.1. Concepto de dianas terapéuticas y su importancia en farmacología
17.1.2. Algoritmos de IA para la identificación de dianas potenciales
17.1.3. Modelos de redes neuronales en predicción de dianas terapéuticas
17.1.4. Ejemplos como Insilico Medicine para descubrimiento de dianas

17.2. Diseño de Fármacos Asistido por IA

17.2.1. Técnicas de diseño molecular asistido por IA
17.2.2. Modelado computacional en diseño de fármacos
17.2.3. Generación de moléculas con aprendizaje profundo
17.2.4. Aplicaciones como Atomwise en descubrimiento de medicamentos

17.3. Optimización de Compuestos Farmacéuticos

17.3.1. Procesos de optimización en el desarrollo de fármacos
17.3.2. Técnicas de IA para mejorar propiedades de compuestos
17.3.3. Herramientas de simulación molecular en optimización de fármacos
17.3.4. Ejemplos de plataformas como Schrodinger para optimización

17.4. Simulación de Interacciones Fármaco-Receptor

17.4.1. Importancia de las interacciones fármaco-receptor
17.4.2. Técnicas de simulación molecular en farmacología
17.4.3. Algoritmos de IA para predicción de interacciones moleculares
17.4.4. Herramientas como Cresset para simulación de interacciones

17.5. Generación de Librerías de Compuestos Bioactivos

17.5.1. Creación de bibliotecas de compuestos en desarrollo de fármacos
17.5.2. IA en la generación y clasificación de compuestos
17.5.3. Cribado virtual de compuestos bioactivos
17.5.4. Ejemplo de herramientas como Chemoinformatics de ChemAxon

17.6. Validación de Hipótesis en Preclínica con IA

17.6.1. Validación de hipótesis en etapas preclínicas
17.6.2. Modelos de IA para pruebas en experimentación preclínica
17.6.3. Herramientas para análisis predictivo en preclínica
17.6.4. Caso de BenevolentAI en investigación preclínica

17.7. Predicción de Efectos Secundarios y Toxicidad

17.7.1. Evaluación de efectos secundarios mediante IA
17.7.2. Modelos de toxicidad en fases tempranas de desarrollo
17.7.3. IA para análisis de seguridad y toxicidad de medicamentos
17.7.4. Aplicaciones de DeepChem para toxicidad de compuestos

17.8. Optimización de Dosis y Formulaciones

17.8.1. Principios de formulación y optimización de dosis
17.8.2. IA en la determinación de dosis efectiva y segura
17.8.3. Modelos predictivos para optimización de formulaciones
17.8.4. Ejemplo de Genentech para estudios de dosis y formulación

17.9. Pruebas In Silico en Fases Tempranas de Desarrollo

17.9.1. Concepto de pruebas in silico en desarrollo farmacéutico
17.9.2. Algoritmos para simulación y pruebas virtuales
17.9.3. IA en la reducción de pruebas in vitro e in vivo
17.9.4. Ejemplo de Simulations Plus en predicción in silico

17.10. Estudios Clínicos Asistidos por IA

17.10.1. Diseño de estudios clínicos asistido por IA
17.10.2. Optimización de la fase de reclutamiento en ensayos clínicos
17.10.3. Modelado de respuestas y seguimiento en estudios clínicos
17.10.4. Casos como Medidata Solutions en optimización de ensayos clínicos

Módulo 18. Inteligencia Artificial en Diagnóstico y Terapias Personalizadas

18.1. Diagnóstico Temprano de Enfermedades

18.1.1. Importancia del diagnóstico temprano en el tratamiento de enfermedades
18.1.2. Algoritmos de IA para detección temprana de patologías
18.1.3. IA para el análisis predictivo de factores de riesgo
18.1.4. Ejemplos como PathAI para diagnóstico automatizado

18.2. Terapias Personalizadas Basadas en IA

18.2.1. Introducción a la medicina personalizada y su relevancia
18.2.2. IA para personalización de tratamientos según perfil del paciente
18.2.3. Modelos predictivos para ajuste de dosis personalizada
18.2.4. Aplicaciones como Tempus en oncología personalizada

18.3. Detección de Biomarcadores mediante IA

18.3.1. Concepto y tipos de biomarcadores en medicina
18.3.2. Algoritmos de IA para la identificación de biomarcadores clave
18.3.3. Importancia de los biomarcadores en el diagnóstico y tratamiento
18.3.4. Herramientas como Freenome para detección de biomarcadores

18.4. Medicina Genómica y Farmacogenómica

18.4.1. Genómica y farmacogenómica para la personalización de terapias
18.4.2. Aplicaciones de IA en el análisis de perfiles genéticos
18.4.3. IA en el estudio de variaciones genéticas para medicina personalizada
18.4.4. Casos como 23andMe en análisis genético personalizado

18.5. IA en Inmunoterapia y Oncología

18.5.1. Introducción a la inmunoterapia y su impacto en el tratamiento del cáncer
18.5.2. Aplicación de IA para personalizar terapias inmunológicas
18.5.3. Modelos de IA para optimizar la eficacia de inmunoterapias
18.5.4. Ejemplos como GNS Healthcare para inmunoterapia en oncología

18.6. Asesoramiento Farmacológico Personalizado

18.6.1. Importancia del asesoramiento farmacológico personalizado
18.6.2. IA para recomendaciones de tratamiento según condiciones específicas
18.6.3. Modelos de IA para optimizar la elección de fármacos
18.6.4. Ejemplo de IBM Watson for Oncology en recomendaciones de tratamiento

18.7. Predicción de Respuestas a Tratamientos

18.7.1. Técnicas de IA para predecir respuestas a diferentes tratamientos
18.7.2. Modelos predictivos de eficacia y seguridad de tratamientos
18.7.3. Algoritmos de IA para personalización de tratamientos
18.7.4. Herramientas como Foundation Medicine para análisis de respuestas a tratamientos

18.8. Desarrollo de Algoritmos para Terapias Específicas

18.8.1. Principios de desarrollo de algoritmos para terapias dirigidas
18.8.2. IA para identificar y desarrollar terapias específicas
18.8.3. Algoritmos personalizados según el tipo de enfermedad
18.8.4. Aplicaciones como Owkin en aprendizaje federado para oncología

18.9. Monitorización de Pacientes a Distancia

18.9.1. Importancia de la monitorización remota en pacientes crónicos
18.9.2. IA para el seguimiento de parámetros y signos vitales a distancia
18.9.3. Modelos predictivos para anticipar complicaciones en pacientes
18.9.4. Herramientas como Biofourmis para monitorización remota

18.10. IA en Dispositivos de Diagnóstico Portátil

18.10.1. Impacto de los dispositivos portátiles en el diagnóstico de salud
18.10.2. Algoritmos de IA en el análisis de datos de dispositivos portátiles
18.10.3. IA para la detección de condiciones de salud en tiempo real
18.10.4. Ejemplos como Butterfly iQ, ultrasonido portátil asistido por IA

Módulo 19. Inteligencia Artificial en Producción y Distribución Farmacéutica

19.1. Optimización de Procesos de Fabricación con IA

19.1.1. Introducción a la fabricación farmacéutica y desafíos actuales
19.1.2. Algoritmos de IA para mejorar la eficiencia en producción
19.1.3. Modelos predictivos para reducir tiempos de fabricación
19.1.4. Ejemplo de Siemens Pharma para automatización de procesos

19.2. Control de Calidad en la Fabricación de Fármacos

19.2.1. Importancia del control de calidad en la industria farmacéutica
19.2.2. Algoritmos de IA para inspección y detección de defectos
19.2.3. IA para asegurar la consistencia en la calidad de productos
19.2.4. Aplicaciones como Aizon para análisis de calidad en producción

19.3. IA para la Gestión de Inventario y Distribución

19.3.1. Introducción a la gestión de inventario en farmacia
19.3.2. Modelos de IA para optimización de inventario y demanda
19.3.3. Predicción de demandas mediante análisis de datos
19.3.4. Herramientas como SAP Integrated Business Planning

19.4. Mantenimiento Predictivo en Plantas de Producción

19.4.1. Concepto de mantenimiento predictivo y sus beneficios
19.4.2. Algoritmos de IA para anticipar fallos en maquinaria
19.4.3. IA para optimizar los ciclos de mantenimiento
19.4.4. Ejemplos de GE Digital en mantenimiento predictivo

19.5. Detección de Falsificación de Medicamentos

19.5.1. Impacto de la falsificación de medicamentos en la salud pública
19.5.2. IA para autenticación de productos farmacéuticos
19.5.3. Algoritmos de visión por computadora para detección de falsificaciones
19.5.4. Herramientas como TruTag para verificación de autenticidad

19.6. Automatización en el Envasado y Etiquetado

19.6.1. Procesos de envasado en la industria farmacéutica
19.6.2. IA para optimización del etiquetado y envasado automatizado
19.6.3. Técnicas de visión por computadora en control de etiquetas
19.6.4. Aplicaciones de Rockwell Automation para el envasado

19.7. Optimización Logística y Distribución Segura de Fármacos

19.7.1. Logística de medicamentos y su impacto en la disponibilidad
19.7.2. Algoritmos de IA para optimización de rutas de distribución
19.7.3. IA para seguimiento de entregas y condiciones de transporte
19.7.4. Ejemplos como UPS Healthcare para distribución segura

19.8. IA para la Mejora de la Cadena de Frío en Distribución

19.8.1. Importancia de la cadena de frío en medicamentos sensibles
19.8.2. Modelos predictivos para mantener temperaturas óptimas
19.8.3. Algoritmos de monitorización en tiempo real
19.8.4. Herramientas como Carrier Sensitech para control de cadena de frío

19.9. Automatización de la Gestión de Stocks en Farmacia

19.9.1. Introducción a la gestión de stocks en farmacias
19.9.2. Algoritmos de IA para optimizar el reabastecimiento de productos
19.9.3. Sistemas de IA para previsión de demanda y consumo
19.9.4. Aplicaciones como Omnicell para gestión automatizada de inventarios

19.10. Optimización de Rutas de Entrega con IA

19.10.1. Desafíos de la entrega en la industria farmacéutica
19.10.2. Algoritmos de optimización de rutas para entrega eficiente
19.10.3. IA para la planificación dinámica de rutas en tiempo real
19.10.4. Ejemplo de DHL SmartSensor para logística de medicamentos

Módulo 20. Regulación, Seguridad y Ética de Inteligencia Artificial en Farmacia

20.1. Normativas de IA en Productos Farmacéuticos

20.1.1. Introducción a las normativas regulatorias en IA aplicada a salud
20.1.2. Principales agencias reguladoras (FDA, EMA) y su papel en IA
20.1.3. Normas para la aprobación de tecnologías de IA en farmacia
20.1.4. Ejemplos de certificación de software de IA para productos de salud

20.2. Cumplimiento Regulatorio de IA en Salud

20.2.1. Conceptos clave en cumplimiento regulatorio de IA
20.2.2. Requisitos legales para el desarrollo de IA en farmacia
20.2.3. Auditorías de IA para asegurar el cumplimiento regulatorio
20.2.4. Ejemplos de cumplimiento en IA bajo la MDR europea

20.3. Seguridad de Datos en Aplicaciones de IA

20.3.1. Introducción a la seguridad de datos en el ámbito de salud
20.3.2. Protocolos de seguridad en el almacenamiento de datos médicos
20.3.3. IA para detección de amenazas y protección de datos
20.3.4. Herramientas de Microsoft Azure para gestión segura de datos

20.4. Privacidad y Ética en Aplicaciones de IA

20.4.1. Conceptos éticos en el manejo de datos de pacientes
20.4.2. IA responsable y principios de privacidad en farmacia
20.4.3. Herramientas para anonimización de datos sensibles
20.4.4. Ejemplos de privacidad en Google Health

20.5. Transparencia de Algoritmos en IA para la Salud

20.5.1. Importancia de la transparencia en IA aplicada a salud
20.5.2. Explicabilidad de algoritmos y su interpretación en salud
20.5.3. Métodos para garantizar la transparencia en modelos de IA
20.5.4. Aplicación de IBM Explainable AI para salud

20.6. Evitar Sesgos en Sistemas de IA

20.6.1. Identificación de sesgos en datos médicos y farmacéuticos
20.6.2. Técnicas para minimizar sesgos en algoritmos de IA
20.6.3. Ejemplos de sesgos comunes en IA para farmacia
20.6.4. Uso de Fairness Toolkit de Google para reducir sesgos

20.7. Auditoría de Sistemas de IA en Farmacia

20.7.1. Concepto y objetivos de auditoría de IA en salud
20.7.2. Métodos de auditoría para validar sistemas de IA
20.7.3. Criterios de auditoría para asegurar calidad y ética
20.7.4. Ejemplo de auditoría de IA con TÜV SÜD

20.8. Consentimiento Informado en Datos de Salud con IA

20.8.1. Importancia del consentimiento en el uso de datos personales
20.8.2. Herramientas de IA para la gestión de consentimiento informado
20.8.3. IA en la obtención y almacenamiento seguro de consentimientos
20.8.4. Ejemplo de gestión de consentimiento en Epic Systems

20.9. IA para la Detección de Fraudes en Farmacia

20.9.1. Impacto del fraude en la industria farmacéutica
20.9.2. Algoritmos de IA para identificación de actividades fraudulentas
20.9.3. IA en la prevención de falsificación y venta ilícita de fármacos
20.9.4. Ejemplo de SAS Fraud Framework para salud

20.10. Responsabilidad y Accountability en IA

20.10.1. Concepto de accountability en aplicaciones de IA
20.10.2. Definición de roles y responsabilidades en IA para salud
20.10.3. IA para rastrear decisiones y acciones en procesos de salud
20.10.4. Iniciativas como Partnership on AI para pautas de responsabilidad

Con este programa no solo impulsarás tus conocimientos teóricos, sino que también te equiparás con las herramientas prácticas para innovar, liderar y transformar el futuro de la Farmacia”