INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CONCEPTOS CLAVE Y ÉTICA


No se realizará ninguna actividad que no tenga alumnado suficiente

Código: 25232AP
Fecha de inicio: Martes, 16 septiembre 2025
Fecha de fin: Jueves, 2 octubre 2025
Horas: 50
Modalidad: Online
Objetivos:
Objetivos generales:
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial (IA): Proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los conceptos básicos, la historia y el futuro de la IA, incluyendo sus aplicaciones y tendencias emergentes.
- Explorar los conceptos clave y tipos de IA: Analizar las diferencias entre IA débil y fuerte, así como entre IA general y específica, y profundizar en la IA generativa y su funcionamiento.
- Aplicar la IA generativa en el ámbito laboral: Introducir herramientas y tecnologías relevantes, como lenguajes de programación y frameworks, para la implementación práctica de la IA generativa en diversas áreas de generación de contenido.
- Fomentar una comprensión ética de la IA: Discutir los principios éticos, los sesgos en los modelos, y los impactos sociales y económicos de la IA, promoviendo el desarrollo y uso responsable de estas tecnologías.

Objetivos Específicos
- Definir y explicar conceptos básicos de Big Data y su relación con la IA: Facilitar la comprensión de cómo el Big Data impulsa el desarrollo de la IA.
- Describir la evolución histórica de la IA: Proporcionar un contexto histórico que permita entender los avances actuales y futuros en el campo de la IA.
- Identificar y diferenciar los tipos de IA: Explicar las características y aplicaciones de la IA débil, fuerte, general y específica, así como la IA generativa.
- Implementar herramientas y tecnologías de IA en proyectos prácticos: Introducir lenguajes de programación como Python y frameworks como TensorFlow y PyTorch para el desarrollo de aplicaciones de IA.
- Evaluar las ventajas e inconvenientes de la IA generativa: Analizar los beneficios y desafíos asociados con la implementación de la IA generativa en diferentes contextos.
- Promover prácticas éticas en el uso de la IA: Discutir cómo mitigar sesgos, proteger la privacidad y abordar problemas de copyright y generación de contenido falso.

Contenidos:
TEMA 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. INTRODUCCIÓN
2. DEFINICIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS DE BIG DATA
3. HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Avances recientes y tendencias futuras)
1.6. GLOSARIO (ANEXO)
TEMA 2: CONCEPTOS CLAVE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. TIPOS DE IA
IA débil vs. IA fuerte (EXPLICAR CADA UNA)
IA general y específica (EXPLICAR CADA UNA)
IA Generativa: ¿QUÉ ES LA IA GENERATIVA?
2. CONCEPTOS CLAVE
3. CÓMO FUNCIONA LA IA GENERATIVA
4. VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LA IA GENERATIVA
TEMA 3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN EL ÁMBITO LABORAL
1. Herramientas y Tecnologías en IA
Lenguajes de programación para IA
Introducción a Python y bibliotecas comunes (NumPy, pandas, scikit-learn)
Plataformas y recursos gratuitos
Google Colab, Kaggle, etc.
Introducción a frameworks básicos
TensorFlow y PyTorch: una vista general
2. EL PROMPT
3. GENERACIÓN DE CONTENIDO
3.1. GENERACIÓN DE TEXTO
3.2. GENERACIÓN DE IMAGEN
3.3. GENERACIÓN DE AUDIO
3.4. GENERACIÓN DE VÍDEO
3.5. GENERACIÓN DE CÓDIGO FUENTE
3.6. DETECCIÓN DE TEXTO GENERADO CON IA
4. JUEGA CON LA IA
TEMA 4: ÉTICA EN LA IA
1. Principios éticos en IA
Bias en los modelos y cómo mitigarlo
Impactos sociales y económicos
Problemas de copyright y propiedad intelectual
Generación de contenido falso (deepfakes)
2. IA responsable
Seguridad en los datos y privacidad
Regulaciones y estándares actuales

Coste:
Las tarifas del curso son:
- Alumnado NO afiliado: 100.00 Euros
- Alumnado afiliado a UGT SP: 40.00 Euros
- Alumnado afiliado a UGT SP, con antigüedad entre 6 meses y un año y al corriente de pago: 30.00 Euros
- Alumnado afiliado a UGT SP, con antigüedad igual o superior al año y al corriente de pago: 20.00 Euros

Información adicional sobre los decuentos disponibles

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