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De acuerdo con un reciente informe elaborado por la Organización Mundial de la Salud, la creciente prevalencia de Trastornos de la Imagen Corporal ha llevado a un incremento del 20% en la demanda de procedimientos de Medicina Estética a nivel internacional. Para dar respuesta a esta demanda, la Inteligencia Artificial está emergiendo como una provechosa solución tecnológica capaz de abordar las necesidades individuales de los pacientes a través de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de grandes volúmenes de datos. Frente a esta realidad, los profesionales necesitan mantenerse al corriente de las últimas tendencias en este campo a fin de brindar tratamientos más individualizados y eficientes.

En este contexto, TECH ha creado un innovador estudio en Inteligencia Artificial en Medicina Estética. Concebido por referencias en esta área, el itinerario académico profundizará en factores que abarcan desde el ciclo de vida de los datos o técnicas sofisticadas para la interpretación de grandes volúmenes de informaciones hasta la implementación de algoritmos mediante software de última generación. Al mismo tiempo, el temario ofrecerá a los facultativos múltiples estrategias para llevar a cabo diagnósticos integrales de afecciones como Lesiones Precancerosas, Melanomas o Acné empleado redes neuronales e incluso visión artificial. También, los materiales didácticos ahondarán en el uso de diferentes instrumentos tecnológicos para realizar a los individuos un óptimo seguimiento clínico de postratamiento en tiempo real. Así, los egresados adquirirán habilidades avanzadas para dominar técnicas de aprendizaje profundo para optimizar sus procedimientos estéticos y garantizar una mejora en el bienestar general de las personas.

Además, TECH ofrece un entorno educativo 100% online, adaptado a las necesidades de los médicos en activo que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea su disruptivo sistema del Relearning, basado en la repetición natural y progresiva de conceptos clave para fijar conocimientos con efectividad. Los egresados accederán a una biblioteca atestada de recursos multimedia en diferentes formatos audiovisuales, como resúmenes interactivos, vídeos explicativos e infografías.

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Este Maestría en Inteligencia Artificial en Medicina Estética contiene el programa educativo 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
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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.

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Los contenidos didácticos que integran esta titulación universitaria proporcionarán a los facultativos un conocimiento integral relativo al uso de la Inteligencia Artificial en Medicina Estética. Así, el temario ahondará en cuestiones que comprenden desde el uso de algoritmos para obtener insights clínicos valiosos de grandes cantidades de datos o el desarrollo de modelos predictivos con software avanzado como TensorFlow hasta técnicas de seguridad para garantizar la protección de las informaciones confidenciales de los pacientes. Gracias a esto, los egresados serán capaces de implementar tecnologías emergentes en su práctica diaria para mejorar la eficiencia operativa y la calidad de los servicios.

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Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia artificial

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

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

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

1.3. Redes de neuronas

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

1.4. Algoritmos genéticos

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

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

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

1.6. Web semántica

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

1.7. Sistemas expertos y DSS

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

1.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

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

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

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

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato

2.1. La Estadística

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

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

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

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

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

2.4. Etapas iniciales del ciclo

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

2.5. Recolección de datos

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

2.6. Limpieza del dato

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

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

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

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

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

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

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

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

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

3.2. Datos, información y conocimiento

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

3.3. De los datos a la información

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

3.4. Extracción de información mediante visualización

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

3.5. Calidad de los datos

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

3.6. Dataset

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

3.7. Desbalanceo

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

3.8. Modelos no supervisados

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

3.9. Modelos supervisados

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

3.10. Herramientas y buenas prácticas

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

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

4.1. La inferencia estadística

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

4.2. Análisis exploratorio

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

4.3. Preparación de datos

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

4.4. Los valores perdidos

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

4.5. El ruido en los datos

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

4.6. La maldición de la dimensionalidad

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

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

4.8.1. Selección de datos
4.8.2. Perspectivas y criterios de selección
4.8.3. Métodos de selección

4.9. Selección de instancias

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

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

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

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

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

5.3. Algoritmos de ordenación

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

5.4. Algoritmos con árboles

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

5.5. Algoritmos con Heaps

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

5.6. Algoritmos con grafos

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

5.7. Algoritmos Greedy

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

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

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

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

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

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoría de agentes

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

6.2. Arquitecturas de agentes

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

6.3. Información y conocimiento

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

6.4. Representación del conocimiento

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

6.5. Ontologías

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

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

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

6.7. La web semántica

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

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

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

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

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

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

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

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

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

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

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

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

7.3. Árboles de decisión

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

7.4. Evaluación de clasificadores

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

7.5. Reglas de clasificación

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

7.6. Redes neuronales

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

7.7. Métodos bayesianos

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

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

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

7.9. Clustering

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

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

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

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje Profundo

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

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

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

8.4. Unión de Capas y Operaciones

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

8.5. Construcción de la primera red neuronal

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

8.6. Entrenador y Optimizador

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

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

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

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

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

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

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

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

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

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

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

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

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

9.3. Optimizadores

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

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

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

9.5. Sobreajuste

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

9.6. Directrices Prácticas

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

9.7. Transfer Learning

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

9.8. Data Augmentation

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

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

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

9.10. Regularización

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

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

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

10.2. TensorFlow y NumPy

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

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

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

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

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

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

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

10.6. La API tfdata

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

10.7. El formato TFRecord

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

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

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

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

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

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

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

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

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

11.2. Capas convolucionales

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

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

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

11.4. Arquitecturas CNN

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

11.5. Implementación de una CNN ResNet- usando Keras

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

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

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

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

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

11.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

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

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

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

11.10. Segmentación semántica

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

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

12.1. Generación de texto utilizando RNN

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

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

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

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

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

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

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

12.5. Mecanismos de atención

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

12.6. Modelos Transformers

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

12.7. Transformers para visión

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

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

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

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

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

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

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

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

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

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

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

13.3. Codificadores automáticos apilados

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

13.4. Autocodificadores convolucionales

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

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

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

13.6. Codificadores automáticos dispersos

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

13.7. Codificadores automáticos variacionales

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

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

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

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

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

13.10. Implementación de los Modelos

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

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

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

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

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

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

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

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

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

14.8. Problemas multiobjetivo

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

14.9. Redes neuronales (I)

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

14.10. Redes neuronales (II)

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

Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

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

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

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

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industria

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

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

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

15.7. Administración Pública

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

15.8. Educación

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

15.9. Silvicultura y agricultura

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

15.10. Recursos Humanos

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

Módulo 16. Procesamiento de datos clínicos para modelado predictivo en Medicina Estética

16.1. Recopilación y Almacenamiento de Datos de Pacientes

16.1.1. Implementación de bases de datos para almacenamiento seguro y escalable (MongoDB Atlas)
16.1.2. Recolección de datos de imágenes faciales y corporales (Google Cloud Vision AI)
16.1.3. Recopilación de historial clínico y factores de riesgo (Epic Systems AI)
16.1.4. Integración de datos de dispositivos médicos y wearables (Fitbit Health Solutions)

16.2. Limpieza y Normalización de Datos para Modelos Predictivos

16.2.1. Detección y corrección de datos faltantes o inconsistentes (OpenRefine)
16.2.2. Normalización de formatos de datos de imágenes y texto clínico (Pandas AI Library)
16.2.3. Eliminación de sesgos en datos clínicos y estéticos (IBM AI Fairness 360)
16.2.4. Preprocesamiento y organización de datos para entrenar modelos predictivos (TensorFlow)

16.3. Estructuración de Datos de Imágenes Médicas

16.3.1. Segmentación de imágenes faciales para análisis de características (NVIDIA Clara)
16.3.2. Identificación y clasificación de áreas de interés en la piel (SkinIO)
16.3.3. Organización de datos de imágenes en diferentes resoluciones y capas (Clarifai)
16.3.4. Etiquetado de imágenes médicas para entrenar redes neuronales (Labelbox)

16.4. Modelado Predictivo Basado en Datos Personales

16.4.1. Predicción de resultados estéticos a partir de datos históricos (H2O.ai AutoML)
16.4.2. Modelos de machine learning para personalización de tratamientos (Amazon SageMaker)
16.4.3. Redes neuronales profundas para predecir respuesta a tratamientos (DeepMind AlphaFold)
16.4.4. Personalización de modelos según características faciales y corporales (Google AutoML Vision)

16.5. Análisis de Factores Externos y Ambientales en Resultados Estéticos

16.5.1. Incorporación de datos meteorológicos en análisis de piel (Weather Company Data on IBM Cloud)
16.5.2. Modelado de la exposición UV y su impacto en la piel (NOAA AI UV Index)
16.5.3. Integración de factores de estilo de vida en modelos predictivos (WellnessFX AI)
16.5.4. Análisis de interacciones entre factores ambientales y tratamientos (Proven Skincare AI)

16.6. Generación de Datos Sintéticos para Entrenamiento

16.6.1. Creación de datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de modelos (Synthea)
16.6.2. Generación de imágenes sintéticas de condiciones cutáneas raras (NVIDIA GANs)
16.6.3. Simulación de variaciones en texturas y tonos de piel (DataGen)
16.6.4. Uso de datos sintéticos para evitar problemas de privacidad (Synthetic Data Vault)

16.7. Anonimización y Seguridad de los Datos de Pacientes

16.7.1. Implementación de técnicas de anonimización de datos clínicos (OneTrust)
16.7.2. Encriptación de datos sensibles en bases de datos de pacientes (AWS Key Management Service)
16.7.3. Pseudonimización para proteger datos personales en modelos de IA (Microsoft Azure AI Privacy)
16.7.4. Auditoría y seguimiento de acceso a datos de pacientes (Datadog AI Security)

16.8. Optimización de Modelos Predictivos para Personalización de Tratamiento

16.8.1. Selección de algoritmos predictivos en base a datos estructurados (DataRobot)
16.8.2. Optimización de hiperparámetros en modelos predictivos (Keras Tuner)
16.8.3. Validación cruzada y prueba de modelos personalizados (Scikit-learn)
16.8.4. Ajuste de modelos basados en retroalimentación de resultados (MLflow)

16.9. Visualización de Datos y Resultados Predictivos

16.9.1. Creación de dashboards de visualización para resultados predictivos (Tableau)
16.9.2. Gráficos de progresión de tratamientos y predicciones a largo plazo (Power BI)
16.9.3. Visualización de análisis multivariante en datos de pacientes (Plotly)
16.9.4. Comparación de resultados entre diferentes modelos predictivos (Looker)

16.10. Actualización y Mantenimiento de Modelos Predictivos con Nuevos Datos

16.10.1. Integración continua de nuevos datos en modelos entrenados (Google Vertex AI Pipelines)
16.10.2. Monitorización de rendimiento y ajustes automáticos en modelos (IBM Watson Machine Learning)
16.10.3. Actualización de modelos predictivos según patrones de datos recientes (Amazon SageMaker Model Monitor)
16.10.4. Retroalimentación en tiempo real para mejora continua de modelos (Dataiku)

Módulo 17. Modelado y simulación en Medicina Estética

17.1. Simulación de Procedimientos con Inteligencia Artificial

17.1.1. Simulación 3D de cambios faciales en procedimientos de rejuvenecimiento (Crisalix)
17.1.2. Modelado de resultados de rellenos dérmicos y ajustes en labios (Modiface)
17.1.3. Visualización de resultados de cirugía estética corporal (MirrorMe3D)
17.1.4. Proyección en tiempo real de resultados de botox y fillers (TouchMD)

17.2. Creación de Modelos 3D de Pacientes

17.2.1. Generación de modelos faciales 3D a partir de fotografías (FaceGen)
17.2.2. Escaneo y reconstrucción corporal en 3D para simulación estética (Artec Eva)
17.2.3. Integración de datos anatómicos en modelos tridimensionales (Materialise Mimics)
17.2.4. Modelado de piel y textura realista en reconstrucciones faciales (ZBrush)

17.3. Simulación de Resultados de Cirugía Plástica

17.3.1. Simulación de rinoplastias con modelado de estructuras óseas (Rhinomodel)
17.3.2. Proyección de resultados en mamoplastia y otros procedimientos corporales (VECTRA 3D)
17.3.3. Predicción de cambios en simetría facial postcirugía (Geomagic Freeform)
17.3.4. Visualización de resultados de lifting y estiramientos faciales (Canfield Scientific)

17.4. Reducción de Cicatrices y Simulación de Regeneración Cutánea

17.4.1. Simulación de regeneración dérmica en tratamientos láser (Canfield VECTRA)
17.4.2. Predicción de evolución de cicatrices con algoritmos de IA (DermaCompare)
17.4.3. Modelado de efectos de peelings químicos en regeneración cutánea (SkinIO)
17.4.4. Proyección de resultados en tratamientos de cicatrización avanzada (Medgadget SkinAI)

17.5. Proyección de Resultados en Terapias de Rejuvenecimiento

17.5.1. Modelado de efectos en la reducción de líneas de expresión (DeepFaceLab)
17.5.2. Simulación de terapias de radiofrecuencia y su impacto en firmeza (Visage Technologies)
17.5.3. Predicción de resultados en procedimientos de rejuvenecimiento con láser (Syneron Candela eTwo)
17.5.4. Visualización del efecto de tratamientos de luz pulsada intensa (IPL) (3D LifeViz)

17.6. Análisis de Simetría Facial

17.6.1. Evaluación de proporciones faciales mediante puntos de referencia (Face++)
17.6.2. Medición de simetría en tiempo real para procedimientos estéticos (Dlib)
17.6.3. Análisis de proporciones faciales en procedimientos de armonización (MorphoStudio)
17.6.4. Comparación de simetría antes y después de tratamientos estéticos (MediCapture)

17.7. Evaluación de Volumen en Contorno Corporal

17.7.1. Medición volumétrica en simulación de liposucción y contorno (3D Sculptor)
17.7.2. Análisis de cambios de volumen en procedimientos de aumento de glúteos (Sculpt My Body)
17.7.3. Evaluación del contorno corporal post-lifting (Virtual Surgical Planning)
17.7.4. Predicción de cambios de volumen en remodelación corporal no invasiva (CoolSculpting Virtual Consult)

17.8. Simulación de Tratamientos Capilares

17.8.1. Visualización de resultados en trasplante capilar (HairMetrix)
17.8.2. Proyección de crecimiento capilar en tratamientos PRP (TruScalp AI)
17.8.3. Simulación de pérdida de cabello y densidad en alopecia (Keeps AI)
17.8.4. Evaluación de efectos de tratamientos de mesoterapia en el cabello (HairDX)

17.9. Simulación para la Reducción de Peso Corporal

17.9.1. Proyección de resultados de tratamientos reductivos y modeladores (Weight Loss Predictor)
17.9.2. Análisis de cambios corporales en procedimientos de criolipólisis (SculpSure Consult)
17.9.3. Simulación de reducción de volumen en cavitación ultrasónica (UltraShape AI)
17.9.4. Visualización de resultados de tratamientos de radiofrecuencia corporal (InMode BodyTite)

17.10. Modelado de Procedimientos de Liposucción

17.10.1. Simulación 3D de resultados en procedimientos de liposucción abdominal (VASER Shape)
17.10.2. Evaluación de cambios en caderas y muslos tras liposucción (Body FX)
17.10.3. Modelado de reducción de grasa en áreas pequeñas y específicas (LipoAI)
17.10.4. Visualización de resultados de liposucción asistida por láser (SmartLipo Triplex)

Módulo 18. Diagnóstico y análisis con Inteligencia Artificial en Medicina Estética

18.1. Diagnóstico de Anomalías Cutáneas

18.1.1. Detección de melanomas y lesiones sospechosas en la piel (SkinVision)
18.1.2. Identificación de lesiones precancerosas mediante algoritmos de IA (DermaSensor)
18.1.3. Análisis de patrones de manchas y lunares en tiempo real (MoleScope)
18.1.4. Clasificación de tipos de lesiones cutáneas con redes neuronales (SkinIO)

18.2. Análisis de Tono y Textura de la Piel

18.2.1. Evaluación avanzada de textura cutánea mediante visión artificial (HiMirror)
18.2.2. Análisis de uniformidad y tono de piel con modelos de IA (Visia Complexion Analysis)
18.2.3. Comparación de cambios en la textura tras tratamientos estéticos (Canfield Reveal Imager)
18.2.4. Medición de la firmeza y suavidad en piel usando algoritmos de IA (MySkin AI)

18.3. Detección de Daño Solar y Pigmentación

18.3.1. Identificación de daño solar oculto en capas profundas de la piel (VISIA Skin Analysis)
18.3.2. Segmentación y clasificación de zonas de hiperpigmentación (Adobe Sensei)
18.3.3. Detección de manchas solares en diferentes tipos de piel (SkinScope LED)
18.3.4. Evaluación de la eficacia de tratamientos para hiperpigmentación (Melanin Analyzer AI)

18.4. Diagnóstico de Acné y Manchas

18.4.1. Identificación de tipos de acné y gravedad de lesiones (Aysa AI)
18.4.2. Clasificación de cicatrices de acné para selección de tratamiento (Skinome)
18.4.3. Análisis de patrones de manchas faciales en tiempo real (Face++)
18.4.4. Evaluación de mejoras en la piel tras tratamiento antiacné (Effaclar AI)

18.5. Predicción de Efectividad de Tratamientos Cutáneos

18.5.1. Modelado de respuesta de la piel a tratamientos de rejuvenecimiento (Rynkl)
18.5.2. Predicción de resultados en terapias con ácido hialurónico (Modiface)
18.5.3. Evaluación de la eficacia de productos dermatológicos personalizados (SkinCeuticals Custom D.O.S.E)
18.5.4. Seguimiento de la respuesta cutánea en terapias con láser (Spectra AI)

18.6. Análisis de Envejecimiento Facial

18.6.1. Proyección de la edad aparente y signos de envejecimiento facial (PhotoAge)
18.6.2. Modelado de la pérdida de elasticidad en la piel con el tiempo (FaceLab)
18.6.3. Detección de líneas de expresión y arrugas profundas en el rostro (Visia Wrinkle Analysis)
18.6.4. Evaluación de la progresión de signos de envejecimiento (AgingBooth AI)

18.7. Detección de Daño Vascular en Piel

18.7.1. Identificación de venas varicosas y daño capilar en la piel (VeinViewer Vision2)
18.7.2. Evaluación de telangiectasias y arañas vasculares en rostro (Canfield Vascular Imager)
18.7.3. Análisis de efectividad en tratamientos de esclerosis vascular (VascuLogic AI)
18.7.4. Seguimiento de cambios en daños vasculares post-tratamiento (Clarity AI)

18.8. Diagnóstico de Pérdida de Volumen Facial

18.8.1. Análisis de pérdida de volumen en pómulos y contorno facial (RealSelf AI Volume Analysis)
18.8.2. Modelado de redistribución de grasa facial para planificación de rellenos (MirrorMe3D)
18.8.3. Evaluación de la densidad de tejido en zonas específicas del rostro (3DMDface System)
18.8.4. Simulación de resultados de rellenos en la reposición de volumen facial (Crisalix Volume)

18.9. Detección de Flacidez y Elasticidad de la Piel

18.9.1. Medición de la elasticidad y firmeza de la piel (Cutometer)
18.9.2. Análisis de flacidez en cuello y líneas de mandíbula (Visage Technologies Elasticity Analyzer)
18.9.3. Evaluación de cambios en elasticidad tras procedimientos de radiofrecuencia (Thermage AI)
18.9.4. Predicción de mejora en firmeza con tratamientos de ultrasonido (Ultherapy AI)

18.10. Evaluación de Resultados de Tratamientos Láser

18.10.1. Análisis de regeneración de la piel en terapias de láser fraccionado (Fraxel AI)
18.10.2. Monitoreo de eliminación de manchas y pigmentación con láser (PicoSure AI)
18.10.3. Evaluación de reducción de cicatrices mediante terapia láser (CO2RE AI)
18.10.4. Comparación de resultados de rejuvenecimiento tras terapia láser (Clear + Brilliant AI)

Módulo 19. Personalización y optimización de tratamientos estéticos con Inteligencia Artificial

19.1. Personalización de Regímenes de Cuidado de la Piel

19.1.1. Análisis de tipo de piel y recomendaciones personalizadas (SkinCeuticals Custom D.O.S.E)
19.1.2. Evaluación de sensibilidad cutánea y ajuste de productos cosméticos (Atolla)
19.1.3. Diagnóstico de factores de envejecimiento para rutinas anti-edad personalizadas (Proven Skincare)
19.1.4. Recomendaciones basadas en condiciones climáticas y ambientales (HelloAva)

19.2. Optimización de Tratamientos de Filler y Botox

19.2.1. Simulación de resultados de fillers en áreas faciales específicas (Modiface)
19.2.2. Ajuste de dosis de botox en zonas de expresión según análisis facial (Botox Visualizer)
19.2.3. Evaluación de duración y efectividad de tratamientos de relleno (Crisalix Botox & Filler Simulators)
19.2.4. Predicción de resultados en tratamientos de relleno con IA avanzada (Aesthetic Immersion AI)

19.3. Personalización de Rutinas Anti-Edad

19.3.1. Selección de activos y productos anti-edad específicos (Function of Beauty Anti-Aging)
19.3.2. Diagnóstico de arrugas y líneas finas para personalizar cremas y sueros (Aysa AI)
19.3.3. Optimización de la concentración de activos en productos anti-edad (L’Oréal Perso)
19.3.4. Ajuste de rutina según el nivel de exposición solar y estilo de vida (SkinCoach)

19.4. Desarrollo de Protocolos Individualizados para peelings

19.4.1. Evaluación de sensibilidad y grosor de la piel para peelings (MySkin AI)
19.4.2. Análisis de manchas y pigmentación para selección de peelings específicos (Canfield Reveal Imager)
19.4.3. Personalización de peelings químicos según tipo de piel (Skin IO Custom Peels)
19.4.4. Simulación de resultados de peelings y seguimiento de regeneración (MoleScope AI)

19.5. Optimización de Tratamientos de Hiperpigmentación

19.5.1. Análisis de causas de hiperpigmentación y selección de tratamiento adecuado (Melanin Analyzer AI)
19.5.2. Personalización de tratamientos de luz pulsada intensa (IPL) para manchas (Syneron Candela IPL)
19.5.3. Seguimiento de la evolución de hiperpigmentación tras tratamiento (VISIA Skin Analysis)
19.5.4. Predicción de resultados de despigmentación con IA avanzada (SkinCeuticals Pigment Regulator)

19.6. Adaptación de Tratamientos de Rejuvenecimiento Corporal

19.6.1. Análisis de flacidez y firmeza corporal para tratamientos de reafirmación (InMode BodyTite)
19.6.2. Evaluación de tono y textura de la piel para procedimientos de rejuvenecimiento (Cutera Xeo)
19.6.3. Personalización de radiofrecuencia corporal según necesidades individuales (Thermage FLX)
19.6.4. Simulación de resultados en tratamientos de rejuvenecimiento corporal no invasivo (CoolSculpting Visualizer)

19.7. Personalización de Tratamientos para Rosácea

19.7.1. Diagnóstico del grado de rosácea y personalización de tratamiento (Aysa AI for Rosacea)
19.7.2. Recomendación de productos y rutinas específicas para rosácea (La Roche-Posay Effaclar AI)
19.7.3. Ajuste de tratamientos de luz pulsada para reducir rojeces (Lumenis IPL)
19.7.4. Seguimiento de mejoras y ajuste de protocolos en tratamiento de rosácea (Cutera Excel V)

19.8. Ajuste en Protocolos de Rejuvenecimiento Facial con Láser

19.8.1. Personalización de parámetros de láser fraccionado según tipo de piel (Fraxel Dual AI)
19.8.2. Optimización de energía y duración en tratamientos de rejuvenecimiento láser (PicoSure AI)
19.8.3. Simulación de resultados y seguimiento post-tratamiento láser (Clear + Brilliant)
19.8.4. Evaluación de mejora en textura y tono tras tratamientos de láser (VISIA Complexion Analysis)

19.9. Adaptación de Procedimientos de Contorno Corporal

19.9.1. Personalización de tratamientos de criolipólisis en zonas específicas (CoolSculpting AI)
19.9.2. Optimización de parámetros en tratamientos de ultrasonido focalizado (Ultherapy)
19.9.3. Ajuste de procedimientos de radiofrecuencia en contorno corporal (Body FX AI)
19.9.4. Simulación de resultados en remodelación corporal no invasiva (SculpSure Consult)

19.10. Personalización de Tratamientos de Regeneración Capilar

19.10.1. Evaluación del grado de alopecia y personalización de tratamiento capilar (HairMetrix)
19.10.2. Optimización de densidad y crecimiento en trasplantes capilares (ARTAS iX Robotic Hair Restoration)
19.10.3. Simulación de crecimiento capilar en tratamientos con PRP (TruScalp AI)
19.10.4. Monitoreo de respuesta a terapias de mesoterapia capilar (Keeps AI)

Módulo 20. Inteligencia Artificial para seguimiento y mantenimiento en Medicina Estética

20.1. Monitoreo de resultados postratamiento

20.1.1. Seguimiento de evolución en tratamientos faciales con imagenología (Canfield VECTRA)
20.1.2. Comparación de resultados antes y después en procedimientos corporales (MirrorMe3D)
20.1.3. Evaluación automática de mejoras en textura y tono tras tratamiento (VISIA Skin Analysis)
20.1.4. Documentación y análisis de progreso en cicatrización cutánea (SkinIO)

20.2. Análisis de Adherencia a Rutinas Estéticas

20.2.1. Detección de cumplimiento de rutinas diarias de cuidado de la piel (SkinCoach)
20.2.2. Evaluación de adherencia a recomendaciones de productos estéticos (HelloAva)
20.2.3. Análisis de hábitos y rutinas de tratamiento según estilo de vida (Proven Skincare)
20.2.4. Ajuste de rutinas basadas en el seguimiento de adherencia diaria (Noom Skin AI)

20.3. Detección de Efectos Adversos Tempranos

20.3.1. Identificación de reacciones adversas en tratamientos de relleno dérmico (SkinVision)
20.3.2. Monitoreo de inflamación y enrojecimiento post-tratamiento (Effaclar AI)
20.3.3. Seguimiento de efectos secundarios tras procedimientos de rejuvenecimiento láser (Fraxel AI)
20.3.4. Alerta temprana de hiperpigmentación post-inflamatoria (DermaSensor)

20.4. Seguimiento a Largo Plazo de Tratamientos Faciales

20.4.1. Análisis de la durabilidad de efectos de fillers y botox (Modiface)
20.4.2. Monitoreo de resultados a largo plazo en procedimientos de lifting facial (Aesthetic One)
20.4.3. Evaluación de cambios graduales en elasticidad y firmeza facial (Cutometer)
20.4.4. Seguimiento de mejoras en volumen facial tras injertos de grasa (Crisalix Volume)

20.5. Control de Resultados de Implantes y Rellenos

20.5.1. Detección de desplazamientos o irregularidades en implantes faciales (VECTRA 3D)
20.5.2. Seguimiento de volumen y forma en implantes corporales (3D LifeViz)
20.5.3. Análisis de durabilidad de rellenos y su efecto en el contorno facial (RealSelf AI Volume Analysis)
20.5.4. Evaluación de simetría y proporción en implantes faciales (MirrorMe3D)

20.6. Evaluación de Resultados en Tratamientos de Manchas

20.6.1. Monitoreo de reducción de manchas solares tras tratamiento IPL (Lumenis AI IPL)
20.6.2. Evaluación de cambios en hiperpigmentación y tono de piel (VISIA Skin Analysis)
20.6.3. Seguimiento de evolución de manchas de melasma en zonas específicas (Canfield Reveal Imager)
20.6.4. Comparación de imágenes para medir efectividad en tratamientos de despigmentación (Adobe Sensei)

20.7. Monitoreo de Elasticidad y Firmeza Cutánea

20.7.1. Medición de cambios en elasticidad tras tratamientos de radiofrecuencia (Thermage AI)
20.7.2. Evaluación de mejora en firmeza tras tratamientos de ultrasonido (Ultherapy)
20.7.3. Seguimiento de firmeza cutánea en rostro y cuello (Cutera Xeo)
20.7.4. Monitoreo de elasticidad tras uso de cremas y productos tópicos (Cutometer)

20.8. Control de Eficiencia en Tratamientos Anticelulíticos

20.8.1. Análisis de reducción de celulitis en procedimientos de cavitación (UltraShape AI)
20.8.2. Evaluación de cambios en textura y volumen post-tratamiento anticelulítico (VASER Shape)
20.8.3. Monitoreo de mejoras tras procedimientos de mesoterapia corporal (Body FX)
20.8.4. Comparación de resultados de reducción de celulitis con criolipólisis (CoolSculpting AI)

20.9. Análisis de Estabilidad en Resultados de Peelings

20.9.1. Monitoreo de regeneración cutánea y textura tras peeling químico (VISIA Complexion Analysis)
20.9.2. Evaluación de sensibilidad y enrojecimiento tras peelings (SkinScope LED)
20.9.3. Seguimiento de reducción de manchas post-peeling (MySkin AI)
20.9.4. Comparación de resultados a largo plazo tras múltiples sesiones de peeling (VISIA Skin Analysis)

20.10. Adaptación de Protocolos para Resultados Óptimos

20.10.1. Ajuste de parámetros en tratamientos de rejuvenecimiento según resultados (Aesthetic One)
20.10.2. Personalización de protocolos de mantenimiento post-tratamiento (SkinCeuticals Custom D.O.S.E)
20.10.3. Optimización de tiempos entre sesiones de procedimientos no invasivos (Aysa AI)
20.10.4. Recomendaciones de cuidados en el hogar basadas en respuesta a tratamientos (HelloAva)

Accederás a una biblioteca atestada de recursos multimedia vanguardistas que dinamizarán tu experiencia académica, tales como resúmenes interactivos o vídeos de casos clínicos reales en detalle”