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Oxford University

Conceptos de Inteligencia Artificial: Aplicaciones Prácticas

  • hasta 10 semanas
  • Principiante

Este curso explora las aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial (IA) para abordar desafíos globales significativos. Cubre conceptos críticos como la ética y la equidad en la IA, con ejemplos del mundo real en planificación de desastres, desarrollo sostenible y salud humana. Inscríbete para obtener una comprensión integral del impacto transformador de la IA en la sociedad.

  • Ética de la IA
  • Aprendizaje automático
  • Desarrollo sostenible
  • Gestión de desastres
  • Aplicaciones en atención médica

Resumen

En este curso, profundizarás en las diversas aplicaciones de la IA, centrándote en estudios de caso del mundo real que destacan tanto el potencial como los desafíos de las tecnologías de IA. Aprenderás sobre la ética de la IA, el aprendizaje automático y el papel de la IA en el desarrollo sostenible, la gestión de desastres y la atención médica. Este curso está diseñado para equiparte con el conocimiento para evaluar críticamente el impacto de la IA y mantenerte actualizado con los últimos desarrollos en el campo.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Audiencia General

Individuos interesados en comprender el impacto de la IA en la sociedad y sus aplicaciones.

Profesionales

Profesionales cuyo trabajo implica interacción con tecnologías de IA.

Principiantes

Aquellos sin conocimiento previo de IA que buscan obtener una comprensión fundamental.

Este curso ofrece una exploración integral de las aplicaciones prácticas de la IA, centrándose en desafíos del mundo real y consideraciones éticas. Ideal para principiantes y profesionales, proporciona información sobre el impacto transformador de la IA en la sociedad, equipando a los estudiantes con el conocimiento para interactuar eficazmente con las tecnologías de IA.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Familiaridad con el uso de una computadora para propósitos como enviar correos electrónicos y buscar en Internet

  • Acceso regular a Internet y a una computadora que cumpla con las especificaciones mínimas recomendadas

  • Confianza en la competencia del idioma inglés

¿Qué aprenderás?

Introducción a los conceptos de IA: aplicaciones prácticas
¿Qué es la inteligencia artificial? Tipos de aprendizaje automático. El Modelo y Notación de Procesos de Negocio: modelado de procesos de negocio.
Preocupaciones éticas planteadas por la IA
El papel de la ética en el desarrollo de la IA y el aprendizaje automático. Diferentes formas de operacionalizar la equidad en el contexto de la IA. Responsabilidad ética para sistemas que aprenden y se adaptan. Transparencia y sistemas de IA.
Replicación, reproducibilidad y reutilización en IA
Problemas planteados por la replicación, reproducibilidad y reutilización de artefactos digitales. Los Principios Guía FAIR: Encontrabilidad, Accesibilidad, Interoperabilidad y Reutilización. Aplicación de FAIR a la reutilización de artefactos digitales relacionados con la IA y el aprendizaje automático.
Mantenerse al día con los desarrollos de IA
La importancia de mantenerse actualizado con la IA. Identificación de organizaciones y personas clave de la industria y la investigación. Recursos clave para mantenerse al día con los desarrollos de IA. Análisis de artículos populares y documentos técnicos sobre IA.
IA y los Objetivos de Desarrollo Sostenible
Los ODS de la ONU: Objetivos de Desarrollo Sostenible. Aplicación de la IA para abordar los ODS. El impacto positivo y negativo de la IA en los ODS.
Estudio de caso – Aprendizaje de transferencia para predecir la pobreza
Los datos como el nuevo petróleo. Datos administrativos para políticas públicas: identificación de líneas de pobreza y producción económica. Explotación de múltiples fuentes para predicción en entornos complejos. Aprovechamiento del Aprendizaje de Transferencia, Regresión y Aprendizaje Profundo.
Estudio de caso – Redes sociales para la gestión de desastres
El Marco de Sendai para priorizar objetivos en la resiliencia ante desastres. Monitoreo del riesgo de desastres con SIG: Sistemas de Información Geográfica. El papel de las redes sociales, satélites y UAVs: vehículos aéreos no tripulados. Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural y Asignación Latente de Dirichlet.
IA para combatir epidemias
Desafíos para la IA planteados por epidemias y pandemias. Herramientas y marcos existentes utilizados por organizaciones y naciones. Aplicación de la IA para mejorar los marcos existentes para combatir epidemias.
Estudio de caso – Contribuciones de la IA al desarrollo de vacunas
Proteínas y vacunas: identificación molecular 3D de objetivos de vacunas. Resolución del problema del plegamiento de proteínas con aprendizaje profundo. Predicción mejorada usando Redes Neuronales y Descenso de Gradiente.
Estudio de caso – IA para predecir el deterioro clínico
Puntuaciones de Alerta Temprana Nacional: detección temprana en Unidades de Cuidados Intensivos. Asimilación de signos vitales continuos y discretos para monitoreo continuo. Análisis retrospectivo de factores de riesgo a partir de Registros Electrónicos de Salud. Empleo de Modelos de Aumento de Gradiente y Redes Neuronales Profundas Secuenciales.

Próximos cohortes

  • Fechas

    May 18 — Jul 31, 2026

£415