A través de este Máster 100% online abordarás el impacto del Big Data en la Odontología, examinando conceptos y aplicaciones clave”

La Computación Bioinspirada constituye un campo interdisciplinario que se inspira en la naturaleza y los procesos biológicos para diseñar algoritmos. Su principal objetivo es abordar problemas complejos y encontrar soluciones innovadoras. Por ejemplo, este instrumento es provechoso para resolver dificultades de optimización en la planificación de rutas, diseños de redes y asignación de recursos.  Asimismo, los sistemas bioinspirados se emplean en la detección de anomalías al modelar el comportamiento en los sistemas complejos (como redes informáticas) para identificar amenazas o ataques.

En este contexto, TECH desarrolla una titulación universitaria que profundizará en la Computación Bioinspirada, teniendo presente algoritmos de adaptación social. El plan de estudios analizará diversas estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos. A su vez, el temario examinará la programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje. También la capacitación ofrecerá al alumnado tecnologías emergentes para mejorar su praxis odontológica, entre las que destacan la impresión 3D, sistemas robóticos y teleodontología. Esto permitirá a los egresados brindar servicios caracterizados por su elevada calidad, mientras se diferencian del resto. 

Por otra parte, se utiliza el revolucionario método del Relearning para garantizar el aprendizaje gradual de los estudiantes. Está comprobado científicamente que este modelo de enseñanza, del que TECH es pionero, sirve para asimilar los conocimientos de forma progresiva. Para ello, se fundamenta en la reiteración de los conceptos primordiales para que estos perduren en la memoria sin el esfuerzo extra que conlleva memorizar. A su vez, el temario se ve complementado con diversos recursos audiovisuales entre los que destacan vídeos explicativos, resúmenes interactivos e infografías. Lo único que necesitarán los estudiantes es un dispositivo electrónico (como un móvil, ordenador o tablet) con acceso a Internet, para poder ingresar al Campus Virtual y ampliar sus conocimientos mediante los contenidos académicos más innovadores. Además, la titulación universitaria incluye casos de estudio reales en entornos de aprendizaje simulados.

Obtendrás una base sólida en los principios de la Inteligencia Artificial en el ámbito odontológico. ¡Actualízate con un programa académico avanzado y adaptable!”  

Este maestría en Inteligencia Artificial en Odontología contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Odontología
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Serás capaz de interpretar de imágenes dentales mediante aplicaciones de la Inteligencia Computacional, todo gracias a los recursos multimedia más innovadores”  

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. 

El uso del Aprendizaje Automático en Odontología mejorará la precisión de tus diagnósticos y los tratamientos”

El Relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu especialización profesional”  

Este programa universitario proporcionará a los especialistas una serie de habilidades técnicas y conocimiento especializado para aplicar efectivamente la IA en el diagnóstico, tratamiento y gestión de la salud bucodental. Así pues, el itinerario académico se centrará en proporcionar una comprensión profunda de los fundamentos de la IA, así como su aplicación específica en la interpretación de imágenes radiográficas, análisis de datos clínicos y desarrollo de herramientas predictivas para afecciones dentales.

Priorizarás con eficacia la privacidad y la integridad de las informaciones de los pacientes, manteniendo así su seguridad en todo momento”

Objetivos generales 

• Comprender los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial
• Estudiar los distintos tipos de datos y comprender el ciclo de vida del dato
• Evaluar el papel crucial del dato en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial
• Profundizar en algoritmia y complejidad para resolver problemas específicos
• Explorar las bases teóricas de las redes neuronales para el desarrollo del Deep Learning
• Explorar la computación bioinspirada y su relevancia en el desarrollo de sistemas inteligentes

Analizar estrategias actuales de la Inteligencia Artificial en diversos campos, identificando oportunidades y desafíos

• Obtener conocimientos sólidos sobre los principios de Machine Learning y su aplicación específica en contextos dentales
• Analizar datos dentales, incluyendo técnicas de visualización para mejorar diagnósticos
• Adquirir habilidades avanzadas en la aplicación de la IA para el diagnóstico preciso de enfermedades orales y la interpretación de imágenes dentales
• Comprender las consideraciones éticas y de privacidad asociadas con la aplicación de IA en Odontología
• Explorar desafíos éticos, normativas, responsabilidad profesional, impacto social, acceso a la atención dental, sostenibilidad, desarrollo de políticas, innovación y perspectivas futuras en la aplicación de la IA en Odontología

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial 

• Analizar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus inicios hasta su estado actual, identificando hitos y desarrollos clave
• Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas y su aplicación en modelos de aprendizaje en la Inteligencia Artificial
• Estudiar los principios y aplicaciones de los algoritmos genéticos, analizando su utilidad en la resolución de problemas complejos
• Analizar la importancia de los tesauros, vocabularios y taxonomías en la estructuración y procesamiento de datos para sistemas de IA
• Explorar el concepto de la web semántica y su influencia en la organización y comprensión de la información en entornos digitales

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato 

• Comprender los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en el análisis de datos
• Identificar y clasificar los distintos tipos de datos estadísticos, desde los cuantitativos hasta cualitativos
• Analizar el ciclo de vida de los datos, desde su generación hasta su eliminación, identificando las etapas clave
• Explorar las etapas iniciales del ciclo de vida de los datos, destacando la importancia de la planificación y la estructura de los datos
• Estudiar los procesos de recolección de datos, incluyendo la metodología, las herramientas y los canales de recolección
• Explorar el concepto de Datawarehouse (Almacén de Datos), haciendo hincapié en los elementos que lo integran y en su diseño
• Analizar los aspectos normativos relacionados con la gestión de datos, cumpliendo con regulaciones de privacidad y seguridad, así como de buenas prácticas

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial 

• Dominar los fundamentos de la ciencia de datos, abarcando herramientas, tipos y fuentes para el análisis de información
• Explorar el proceso de transformación de datos en información utilizando técnicas de extracción y visualización de datos
• Estudiar la estructura y características de los datasets, comprendiendo su importancia en la preparación y utilización de datos para modelos de Inteligencia Artificial
• Analizar los modelos supervisados y no supervisados, incluyendo los métodos y la clasificación
• Utilizar herramientas específicas y buenas prácticas en el manejo y procesamiento de datos, asegurando la eficiencia y calidad en la implementación de la Inteligencia Artificial

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

• Dominar las técnicas de inferencia estadística para comprender y aplicar métodos estadísticos en la minería de datos
• Realizar un análisis exploratorio detallado de conjuntos de datos para identificar patrones, anomalías y tendencias relevantes
• Desarrollar habilidades para la preparación de datos, incluyendo su limpieza, integración y formateo para su uso en minería de datos
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto
• Identificar y mitigar el ruido presente en los datos, utilizando técnicas de filtrado y suavización para mejorar la calidad del conjunto de datos
• Abordar el preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial 

• Introducir estrategias de diseño de algoritmos, proporcionando una comprensión sólida de los enfoques fundamentales para la resolución de problemas
• Analizar la eficiencia y complejidad de los algoritmos, aplicando técnicas de análisis para evaluar el rendimiento en términos de tiempo y espacio
• Estudiar y aplicar algoritmos de ordenación, comprendiendo su funcionamiento y comparando su eficiencia en diferentes contextos
• Explorar algoritmos basados en árboles, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Investigar algoritmos con Heaps, analizando su implementación y utilidad en la manipulación eficiente de datos
• Analizar algoritmos basados en grafos, explorando su aplicación en la representación y solución de problemas que involucran relaciones complejas
• Estudiar algoritmos Greedy, entendiendo su lógica y aplicaciones en la resolución de problemas de optimización
• Investigar y aplicar la técnica de backtracking para la resolución sistemática de problemas, analizando su eficacia en diversos escenarios

Módulo 6. Sistemas inteligentes 

• Explorar la teoría de agentes, comprendiendo los conceptos fundamentales de su funcionamiento y su aplicación en Inteligencia Artificial e ingeniería de Software
• Estudiar la representación del conocimiento, incluyendo el análisis de ontologías y su aplicación en la organización de información estructurada
• Analizar el concepto de la web semántica y su impacto en la organización y recuperación de información en entornos digitales
• Evaluar y comparar distintas representaciones del conocimiento, integrando estas para mejorar la eficacia y precisión de los sistemas inteligentes
• Estudiar razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos, comprendiendo su funcionalidad y aplicaciones en la toma de decisiones inteligentes

Módulo 7: Aprendizaje automático y minería de datos

• Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático
• Estudiar árboles de decisión como modelos de aprendizaje supervisado, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Evaluar clasificadores utilizando técnicas específicas para medir su rendimiento y precisión en la clasificación de datos
• Estudiar redes neuronales, comprendiendo su funcionamiento y arquitectura para resolver problemas complejos de aprendizaje automático
• Explorar métodos bayesianos y su aplicación en el aprendizaje automático, incluyendo redes bayesianas y clasificadores bayesianos
• Analizar modelos de regresión y de respuesta continua para la predicción de valores numéricos a partir de datos
• Estudiar técnicas de clustering para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados
• Explorar la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), comprendiendo cómo se aplican técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el texto

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning 

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos
• Ajustar hiperparámetros para el Fine Tuning de redes neuronales, optimizando su rendimiento en tareas específicas

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas 

• Resolver problemas relacionados con los gradientes en el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Explorar y aplicar distintos optimizadores para mejorar la eficiencia y convergencia de los modelos
• Programar la tasa de aprendizaje para ajustar dinámicamente la velocidad de convergencia del modelo
• Comprender y abordar el sobreajuste mediante estrategias específicas durante el entrenamiento
• Aplicar directrices prácticas para garantizar un entrenamiento eficiente y efectivo de redes neuronales profundas
• Implementar Transfer Learning como una técnica avanzada para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas
• Explorar y aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de datos y mejorar la generalización del modelo
• Desarrollar aplicaciones prácticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas del mundo real
• Comprender y aplicar técnicas de regularización para mejorar la generalización y evitar el sobreajuste en redes neuronales profundas

Módulo 10. Personalización de modelos y entrenamiento con TensorFlow 

• Dominar los fundamentos de TensorFlow y su integración con NumPy para un manejo eficiente de datos y cálculos
• Personalizar modelos y algoritmos de entrenamiento utilizando las capacidades avanzadas de TensorFlow
• Explorar la API tfdata para gestionar y manipular conjuntos de datos de manera eficaz
• Implementar el formato TFRecord para almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos en TensorFlow
• Utilizar capas de preprocesamiento de Keras para facilitar la construcción de modelos personalizados
• Explorar el proyecto TensorFlow Datasets para acceder a conjuntos de datos predefinidos y mejorar la eficiencia en el desarrollo
• Desarrollar una aplicación de Deep Learning con TensorFlow, integrando los conocimientos adquiridos en el módulo
• Aplicar de manera práctica todos los conceptos aprendidos en la construcción y entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow en situaciones del mundo real

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales 

• Comprender la arquitectura del córtex visual y su relevancia en Deep Computer Vision
• Explorar y aplicar capas convolucionales para extraer características clave de imágenes
• Implementar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras
• Analizar diversas arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicabilidad en diferentes contextos
• Desarrollar e implementar una CNN ResNet utilizando la biblioteca Keras para mejorar la eficiencia y rendimiento del modelo
• Utilizar modelos preentrenados de Keras para aprovechar el aprendizaje por transferencia en tareas específicas
• Aplicar técnicas de clasificación y localización en entornos de Deep Computer Vision
• Explorar estrategias de detección de objetos y seguimiento de objetos utilizando Redes Neuronales Convolucionales
• Implementar técnicas de segmentación semántica para comprender y clasificar objetos en imágenes de manera detallada

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

• Desarrollar habilidades en generación de texto utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• Aplicar RNN en la clasificación de opiniones para análisis de sentimientos en textos
• Comprender y aplicar los mecanismos de atención en modelos de procesamiento del lenguaje natural
• Analizar y utilizar modelos Transformers en tareas específicas de NLP
• Explorar la aplicación de modelos Transformers en el contexto de procesamiento de imágenes y visión computacional
• Familiarizarse con la librería de Transformers de Hugging Face para la implementación eficiente de modelos avanzados
• Comparar diferentes librerías de Transformers para evaluar su idoneidad en tareas específicas
• Desarrollar una aplicación práctica de NLP que integre RNN y mecanismos de atención para resolver problemas del mundo real

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y modelos de difusión 

• Desarrollar representaciones eficientes de datos mediante Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión
• Realizar PCA utilizando un codificador automático lineal incompleto para optimizar la representación de datos
• Implementar y comprender el funcionamiento de codificadores automáticos apilados
• Explorar y aplicar autocodificadores convolucionales para representaciones eficientes de datos visuales
• Analizar y aplicar la eficacia de codificadores automáticos dispersos en la representación de datos
• Generar imágenes de moda del conjunto de datos MNIST utilizando Autoencoders
• Comprender el concepto de Redes Adversarias Generativas (GANs) y Modelos de Difusión
• Implementar y comparar el rendimiento de Modelos de Difusión y GANs en la generación de datos

Módulo 14. Computación bioinspirada  

• Introducir los conceptos fundamentales de la computación bioinspirada
• Explorar algoritmos de adaptación social como enfoque clave en la computación bioinspirada
• Analizar estrategias de exploración-explotación del espacio en algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computación evolutiva en el contexto de la optimización 
• Continuar el análisis detallado de modelos de computación evolutiva 
• Aplicar programación evolutiva a problemas específicos de aprendizaje
• Abordar la complejidad de problemas multiobjetivo en el marco de la computación bioinspirada
• Explorar la aplicación de redes neuronales en el ámbito de la computación bioinspirada 
• Profundizar en la implementación y utilidad de redes neuronales en la computación bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

• Desarrollar estrategias de implementación de inteligencia artificial en servicios financieros
• Analizar las implicaciones de la inteligencia artificial en la prestación de servicios sanitarios
• Identificar y evaluar los riesgos asociados al uso de la IA en el ámbito de la salud
• Evaluar los riesgos potenciales vinculados al uso de IA en la industria
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en industria para mejorar la productividad
• Diseñar soluciones de inteligencia artificial para optimizar procesos en la administración pública
• Evaluar la implementación de tecnologías de IA en el sector educativo
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en silvicultura y agricultura para mejorar la productividad
• Optimizar procesos de recursos humanos mediante el uso estratégico de la inteligencia artificial

Módulo 16. Fundamentos de IA en Odontología

• Adquirir conocimientos sólidos sobre los principios básicos de Machine Learning y su aplicación específica en contextos odontológicos
• Aprender métodos y herramientas para analizar datos dentales, así como técnicas de visualización que mejoren la interpretación y diagnóstico
• Desarrollar una comprensión profunda de las consideraciones éticas y de privacidad asociadas con la aplicación de IA en odontología, promoviendo prácticas responsables en el uso de estas
• tecnologías en entornos clínicos
• Familiarizar a los estudiantes con las diversas aplicaciones de la IA en el campo de la Odontología, como el diagnóstico de enfermedades bucales, la planificación de tratamientos y la gestión de la atención al paciente
• Diseñar planes de tratamientos odontológicos personalizados, de acuerdo con las necesidades específicas de cada paciente ateniendo a factores como la genética, historia clínica y sus preferencias individuales

Módulo 17. Diagnóstico y planificación del tratamiento odontológico asistidos por IA 

• Adquirir conocimientos especializados en el uso de la IA para la planificación de tratamientos, incluyendo modelado 3D, optimización de tratamientos ortodónticos y personalización de planes de tratamiento
• Desarrollar habilidades avanzadas en la aplicación de la IA para el diagnóstico preciso de enfermedades orales, incluida la interpretación de imágenes dentales y la detección de patologías
• Obtener competencias para utilizar herramientas de IA en la monitorización de la salud oral y prevención de enfermedades orales, integrando eficazmente estas tecnologías en la práctica odontológica
• Recopilar, gestionar y utilizar datos tanto clínicos como radiográficos en la planificación del tratamiento con IA
• Capacitar a los estudiantes para evaluar y seleccionar tecnologías de IA adecuadas para su práctica odontológica, considerando aspectos como la precisión, la confiabilidad y la escalabilidad.

Módulo 18. Innovaciones y Aplicaciones Prácticas de la IA en Odontología

• Desarrollar habilidades especializadas en la aplicación de la IA en impresión 3D, robótica, desarrollo de materiales dentales, gestión clínica, teleodontología y automatización de tareas administrativas, abordando diversas áreas de la práctica odontológica
• Adquirir la capacidad de implementar estratégicamente la IA en la educación y formación dental, asegurando que los profesionales estén equipados para adaptarse a las innovaciones tecnológicas en constante evolución en el campo odontológico
• Desarrollar habilidades especializadas en la aplicación de la IA en impresión 3D, robótica, desarrollo de materiales dentales y automatización de tareas administrativas
• Emplear la IA para analizar el feeback de los pacientes, optimizando la gestión clínica en clínicas dentales para mejorar la experiencia de los pacientes
• Implementar estratégicamente la IA en la educación dental, asegurando que los profesionales estén equipados para adaptarse a las innovaciones tecnológicas en constante evolución en el campo odontológico

Módulo 19. Análisis avanzado y procesamiento de datos en odontología

• Manejar grandes conjuntos de datos en odontología, comprendiendo los conceptos y aplicaciones del Big Data, así como la implementación de técnicas de minería de datos y análisis predictivo
• Adquirir conocimientos especializados en la aplicación de la IA en diversos aspectos, como la epidemiología dental, la gestión de datos clínicos, el análisis de redes sociales y la investigación clínica, utilizando algoritmos de aprendizaje automático
• Desarrollar habilidades avanzadas en el manejo de grandes conjuntos de datos en odontología, comprendiendo los conceptos y aplicaciones del Big Data, así como la implementación de técnicas de minería de datos y análisis predictivo
• Emplear las herramientas de IA para el monitoreo de tendencias y patrones de salud oral, contribuyendo a una gestión más eficiente
• Explorar y discutir las diversas formas en que el análisis de datos se utiliza para mejorar la toma de decisiones clínicas, la gestión de la atención al paciente y la investigación en Odontología 

Módulo 20. Ética, regulación y futuro de la IA en Odontología

• Comprender y abordar los desafíos éticos relacionados con el uso de la IA en odontología, promoviendo prácticas profesionales responsables
• Indagar en las regulaciones y normativas pertinentes en la aplicación de la IA en Odontología, desarrollando habilidades en la formulación de políticas para garantizar prácticas seguras y éticas
• Abordar el impacto social, educativo, empresarial y sostenible de la IA en la Odontología, para adaptarse a los cambios en la práctica odontológica en la era de la IA avanzada
• Manejar las herramientas necesarias para comprender y abordar los desafíos éticos relacionados con el uso de la IA en Odontología, promoviendo prácticas profesionales responsables
• Proporcionar al alumnado una comprensión profunda del impacto social, empresarial y sostenible de la IA en el campo de la Odontología, preparándolo para liderar y adaptarse a los cambios que surjan durante su ejercicio profesional

Te pondrás al día de las aplicaciones más actuales en Inteligencia Artificial y aplicarás a tu praxis clínica diaria como odontólogo”