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La importancia de la Inteligencia Artificial en la Programación radica en su capacidad para potenciar y automatizar procesos, optimizando el desarrollo de software y mejorando la eficiencia en la resolución de problemas complejos. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y encontrar soluciones óptimas ha llevado a avances significativos en campos como la optimización de algoritmos, la creación de interfaces más intuitivas y la resolución de problemas complejos en distintas áreas. 

Es por eso que TECH ha desarrollado este Máster Título Propio, el cual surge como una solución estratégica para amplificar las oportunidades profesionales y el crecimiento en la carrera de los informáticos. Se abordará la mejora de la productividad en el desarrollo de software mediante IA, indagando en las técnicas y herramientas que permiten automatizar procesos, optimizar el código y acelerar la creación de aplicaciones inteligentes. 

Además, el programa se centrará en el papel crucial de la IA en el ámbito del QA Testing, implementando algoritmos y métodos de IA para mejorar la calidad, precisión y cobertura de las pruebas, detectando y corrigiendo errores de manera más eficiente. También se profundizará en la integración de capacidades de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural en el desarrollo web, creando sitios inteligentes que se adapten y ofrezcan experiencias personalizadas a los usuarios. 

Asimismo, se ahondará en las técnicas de IA para mejorar la usabilidad, la interacción y la funcionalidad de las aplicaciones móviles, para crear aplicaciones inteligentes y predictivas que se adapten al comportamiento de los usuarios. Igualmente, se analizará en profundidad la arquitectura del software con IA, incluyendo los diversos modelos que facilitarán la integración de algoritmos de IA y su despliegue en entornos de producción. 

Con el propósito del crecimiento de especialistas en IA altamente competentes, TECH ha concebido un programa integral basado en la exclusiva metodología Relearning. Esta aproximación permitirá a los alumnos consolidar su comprensión mediante la repetición de conceptos fundamentales.

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Este Máster Título Propio enInteligencia Artificial en la Programación contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

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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.  

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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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Este programa en Inteligencia Artificial en la Programación destaca por su enfoque integral, abordando no solo la implementación de algoritmos inteligentes, sino también la mejora de la productividad en el desarrollo de software y la aplicación de IA en áreas clave como QA Testing, proyectos web, aplicaciones móviles y arquitectura del software. La combinación de habilidades técnicas, herramientas avanzadas y la aplicación práctica de la IA en diversas fases del desarrollo lo posiciona como un programa líder, proporcionando a los profesionales una comprensión completa y profunda de la aplicación de la IA en la Programación. 

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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 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. Mejora de la productividad en Desarrollo de software con IA 

16.1. Preparar un entorno de desarrollo adecuado 

16.1.1. Selección de herramientas esenciales para desarrollo con IA     
16.1.2. Configuración de las herramientas elegidas 
16.1.3. Implementación de pipelines de CI/CD adaptados a proyectos con IA 
16.1.4. Gestión eficiente de dependencias y versiones en entornos de desarrollo 

16.2. Extensiones imprescindibles de IA para Visual Studio Code     

16.2.1. Exploración y selección de extensiones de IA para Visual Studio Code 
16.2.2. Integración de herramientas de análisis estático y dinámico en el IDE 
16.2.3. Automatización de tareas repetitivas con extensiones específicas 
16.2.4. Personalización del entorno de desarrollo para mejorar la eficiencia 

16.3. Diseño No-code de Interfaces de Usuario con Elementos de IA     

16.3.1. Principios del diseño No-code y su aplicación en interfaces de usuario 
16.3.2. Incorporación de elementos de IA en el diseño visual de interfaces 
16.3.3. Herramientas y plataformas para la creación No-code de interfaces inteligentes 
16.3.4. Evaluación y mejora continua de interfaces No-code con IA 

16.4. Optimización de código usando ChatGPT

16.4.1. Identificar código duplicado
16.4.2. Refactorizar 
16.4.3. Crear códigos legibles
16.4.4. Entender lo que hace un código
16.4.5. Mejora nombre de variables y funciones
16.4.6. Creación de documentación automática

16.5. Gestión de repositorios con IA

16.5.1. Automatización de procesos de control de versiones con técnicas de IA 
16.5.2. Detección de conflictos y resolución automática en entornos colaborativos
16.5.3. Análisis predictivo de cambios y tendencias en repositorios de código 
16.5.4. Mejoras en la organización y categorización de repositorios mediante IA 

16.6. Integración de IA en gestión con bases de datos

16.6.1. Optimización de consultas y rendimiento utilizando técnicas de IA 
16.6.2. Análisis predictivo de patrones de acceso a bases de datos 
16.6.3. Implementación de sistemas de recomendación para optimizar la estructura de la base de datos 
16.6.4. Monitoreo y detección proactiva de posibles problemas en bases de datos 

16.7. Búsqueda de fallos y creación de test unitarios con IA

16.7.1. Generación automática de casos de prueba mediante técnicas de IA 
16.7.2. Detección temprana de vulnerabilidades y errores utilizando análisis estático con IA 
16.7.3. Mejora de la cobertura de pruebas mediante la identificación de áreas críticas por IA 

16.8. Pair Programming con GitHub Copilot

16.8.1. Integración y uso efectivo de GitHub Copilot en sesiones de Pair Programming 
16.8.2. Integración Mejoras en la comunicación y colaboración entre desarrolladores con GitHub Copilot 
16.8.3. Integración Estrategias para aprovechar al máximo las sugerencias de código generadas por GitHub Copilot 
16.8.4. Integración Casos de estudio y buenas prácticas en Pair Programming asistido por IA 

16.9. Traducción automática entre lenguajes de programación

16.9.1. Herramientas y servicios de traducción automática específicos para lenguajes de programación 
16.9.2. Adaptación de algoritmos de traducción automática a contextos de desarrollo 
16.9.3. Mejora de la interoperabilidad entre diferentes lenguajes mediante traducción automática 
16.9.4. Evaluación y mitigación de posibles desafíos y limitaciones en la traducción automática

16.10. Herramientas de IA recomendadas para mejorar la productividad 

16.10.1. Análisis comparativo de herramientas de IA para el desarrollo de software 
16.10.2. Integración de herramientas de IA en flujos de trabajo. 
16.10.3. Automatización de tareas rutinarias con herramientas de IA
16.10.4. Evaluación y selección de herramientas basada en el contexto y los requerimientos del proyecto 

Módulo 17. Arquitectura del software con IA

17.1. Optimización y gestión del rendimiento en herramientas con IA

17.1.1. Análisis y perfilado de rendimiento en herramientas con IA 
17.1.2. Estrategias de optimización de algoritmos y modelos de IA 
17.1.3. Implementación de técnicas de caching y paralelización para mejorar el rendimiento 
17.1.4. Herramientas y metodologías para la monitorización continua del rendimiento en tiempo real 

17.2. Escalabilidad en aplicaciones de IA

17.2.1. Diseño de arquitecturas escalables para aplicaciones de IA 
17.2.2. Implementación de técnicas de particionamiento y distribución de carga 
17.2.3. Manejo de flujos de trabajo y carga de trabajo en sistemas escalables 
17.2.4. Estrategias para la expansión horizontal y vertical en entornos con demanda variable 

17.3. Mantenibilidad de aplicaciones con IA

17.3.1. Principios de diseño para facilitar la mantenibilidad en proyectos de IA 
17.3.2. Estrategias de documentación específicas para modelos y algoritmos de IA 
17.3.3. Implementación de pruebas unitarias y de integración para facilitar el mantenimiento 
17.3.4. Métodos para la refactorización y mejora continua en sistemas con componentes de IA

17.4. Diseño de sistemas de gran escala

17.4.1. Principios arquitectónicos para el diseño de sistemas de gran escala 
17.4.2. Descomposición de sistemas complejos en microservicios 
17.4.3. Implementación de patrones de diseño específicos para sistemas distribuidos 
17.4.4. Estrategias para la gestión de la complejidad en arquitecturas de gran escala con componentes de IA

17.5. Almacenamiento de datos de gran escala para herramientas de IA

17.5.1. Selección de tecnologías de almacenamiento de datos escalables 
17.5.2. Diseño de esquemas de bases de datos para el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos 
17.5.3. Estrategias de particionamiento y replicación en entornos de almacenamiento de datos masivos 
17.5.4. Implementación de sistemas de gestión de datos para garantizar la integridad y disponibilidad en proyectos con IA 

17.6. Estructuras de datos Con IA

17.6.1. Adaptación de estructuras de datos clásicas para su uso en algoritmos de IA 
17.6.2. Diseño y optimización de estructuras de datos específicas para modelos de aprendizaje automático 
17.6.3. Integración de estructuras de datos eficientes en sistemas con procesamiento intensivo de datos 
17.6.4. Estrategias para la manipulación y almacenamiento de datos en tiempo real en estructuras de datos con IA

17.7. Algoritmos de programación para productos con IA

17.7.1. Desarrollo e implementación de algoritmos específicos para aplicaciones con IA 
17.7.2. Estrategias de selección de algoritmos según el tipo de problema y los requisitos del producto 
17.7.3. Adaptación de algoritmos clásicos para su integración en sistemas de inteligencia artificial 
17.7.4. Evaluación y comparación de rendimiento entre diferentes algoritmos en contextos de desarrollo con IA

17.8. Patrones diseño para desarrollo con IA

17.8.1. Identificación y aplicación de patrones de diseño comunes en proyectos con componentes de IA 
17.8.2. Desarrollo de patrones específicos para la integración de modelos y algoritmos en sistemas existentes 
17.8.3. Estrategias de implementación de patrones para mejorar la reusabilidad y mantenibilidad en proyectos de IA 
17.8.4. Casos de estudio y buenas prácticas en la aplicación de patrones de diseño en arquitecturas con IA 

17.9. Implementación de Clean Architecture

17.9.1. Principios y conceptos fundamentales de Clean Architecture
17.9.2. Adaptación de Clean Architecture a proyectos con componentes de IA 
17.9.3. Implementación de capas y dependencias en sistemas con arquitectura limpia 
17.9.4. Beneficios y desafíos de la implementación de Clean Architecture en el desarrollo de software con IA 

17.10. Desarrollo de software seguro en aplicaciones web con IA

17.10.1. Principios de seguridad en el desarrollo de software con componentes de IA 
17.10.2. Identificación y mitigación de posibles vulnerabilidades en modelos y algoritmos de IA 
17.10.3. Implementación de prácticas de desarrollo seguro en aplicaciones web con funcionalidades de Inteligencia Artificial 
17.10.4. Estrategias para la protección de datos sensibles y la prevención de ataques en proyectos con IA 

Módulo 18. Proyectos web con IA

18.1. Preparación del Entorno de Trabajo para Desarrollo Web con IA

18.1.1. Configuración de entornos de desarrollo web para proyectos con inteligencia artificial 
18.1.2. Selección y preparación de herramientas esenciales para el desarrollo web con IA 
18.1.3. Integración de bibliotecas y frameworks específicos para proyectos web con inteligencia artificial 
18.1.4. Implementación de buenas prácticas en la configuración de entornos de desarrollo colaborativos 

18.2. Creación de Workspace para Proyectos de IA

18.2.1. Diseño y organización efectiva de workspaces para proyectos web con componentes de inteligencia artificial
18.2.2. Uso de herramientas de gestión de proyectos y control de versiones en el workspace 
18.2.3. Estrategias para la colaboración y comunicación eficientes en el equipo de desarrollo 
18.2.4. Adaptación del workspace a las necesidades específicas de proyectos web con IA 

18.3. Patrones de Diseño en Productos con IA

18.3.1. Identificación y aplicación de patrones de diseño comunes en interfaces de usuario con elementos de inteligencia artificial 
18.3.2. Desarrollo de patrones específicos para mejorar la experiencia de usuario en proyectos web con IA 
18.3.3. Integración de patrones de diseño en la arquitectura general de proyectos web con Inteligencia Artificial 
18.3.4. Evaluación y selección de patrones de diseño adecuados según el contexto del proyecto 

18.4. Desarrollo Frontend con IA

18.4.1. Integración de modelos de IA en la capa de presentación de proyectos web
18.4.2. Desarrollo de interfaces de usuario adaptativas con elementos de inteligencia artificial 
18.4.3. Implementación de funcionalidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN) en el Frontend 
18.4.4. Estrategias para la optimización del rendimiento en el desarrollo Frontend con IA

18.5. Creación de Base de Datos

18.5.1. Selección de tecnologías de bases de datos para proyectos web con inteligencia artificial 
18.5.2. Diseño de esquemas de bases de datos para almacenar y gestionar datos relacionados con IA 
18.5.3. Implementación de sistemas de almacenamiento eficientes para grandes volúmenes de datos generados por modelos de IA 
18.5.4. Estrategias para la seguridad y protección de datos sensibles en bases de datos de proyectos web con IA 

18.6. Desarrollo Backend con IA

18.6.1. Integración de servicios y modelos de IA en la lógica de negocio del Backend 
18.6.2. Desarrollo de APIs y endpoints específicos para la comunicación entre el Frontend y los componentes de IA 
18.6.3. Implementación de lógica de procesamiento de datos y toma de decisiones en el Backend con Inteligencia Artificial 
18.6.4. Estrategias para la escalabilidad y rendimiento en el desarrollo Backend de proyectos web con IA

18.7. Optimizar el Proceso de Despliegue de Tu Web

18.7.1. Automatización de procesos de construcción y despliegue de proyectos web con IA 
18.7.2. Implementación de pipelines de CI/CD adaptados a aplicaciones web con componentes de inteligencia artificial 
18.7.3. Estrategias para la gestión eficiente de versiones y actualizaciones en despliegues continuos 
18.7.4. Monitoreo y análisis post-despliegue para la mejora continua del proceso

18.8. IA en la Computación en Nube

18.8.1. Integración de servicios de inteligencia artificial en plataformas de computación en la nube 
18.8.2. Desarrollo de soluciones escalables y distribuidas utilizando servicios de nube con capacidades de IA 
18.8.3. Estrategias para el manejo eficiente de recursos y costos en entornos de nube con aplicaciones web con IA 
18.8.4. Evaluación y comparación de proveedores de servicios en la nube para proyectos web con Inteligencia Artificial

18.9. Creación de un Proyecto con IA para Entornos LAMP

18.9.1. Adaptación de proyectos web basados en la pila LAMP para incluir componentes de Inteligencia Artificial 
18.9.2. Integración de bibliotecas y frameworks específicos de IA en entornos LAMP 
18.9.3. Desarrollo de funcionalidades de IA que complementan la arquitectura LAMP tradicional
18.9.4. Estrategias para la optimización y mantenimiento en proyectos web con IA en entornos LAMP

18.10. Creación de un Proyecto con IA para Entornos MEVN

18.10.1. Integración de tecnologías y herramientas de la pila MEVN con componentes de Inteligencia Artificial 
18.10.2. Desarrollo de aplicaciones web modernas y escalables en entornos MEVN con capacidades de IA 
18.10.3. Implementación de funcionalidades de procesamiento de datos y aprendizaje automático en proyectos MEVN 
18.10.4. Estrategias para la mejora del rendimiento y la seguridad en aplicaciones web con IA en entornos MEVN 

Módulo 19. Aplicaciones móviles con IA   

19.1. Preparación de Entorno de Trabajo para Desarrollo Móvil con IA

19.1.1. Configuración de entornos de desarrollo móvil para proyectos con Inteligencia Artificial
19.1.2. Selección y preparación de herramientas específicas para el desarrollo de aplicaciones móviles con IA 
19.1.3. Integración de bibliotecas y frameworks de IA en entornos de desarrollo móvil 
19.1.4. Configuración de emuladores y dispositivos reales para pruebas de aplicaciones móviles con componentes de inteligencia artificial 

19.2. Creación de un Workspace con GitHub Copilot

19.2.1. Integración de GitHub Copilot en entornos de desarrollo móvil 
19.2.2. Uso efectivo de GitHub Copilot para la generación de código en proyectos con IA 
19.2.3. Estrategias para la colaboración entre desarrolladores al utilizar GitHub Copilot en el workspace 
19.2.4. Buenas prácticas y limitaciones en el uso de GitHub Copilot en el desarrollo de aplicaciones móviles con IA

19.3. Configuración de Firebase

19.3.1. Configuración inicial de un proyecto en Firebase para el desarrollo móvil 
19.3.2. Integración de Firebase en aplicaciones móviles con funcionalidades de Inteligencia Artificial 
19.3.3. Uso de servicios de Firebase como base de datos, autenticación y notificaciones en proyectos con IA 
19.3.4. Estrategias para la gestión de datos y eventos en tiempo real en aplicaciones móviles con Firebase

19.4. Conceptos de Clean Architecture, DataSources, Repositories

19.4.1. Principios fundamentales de Clean Architecture en el desarrollo móvil con IA 
19.4.2. Implementación de capas de DataSources y Repositories en arquitecturas limpias
19.4.3. Diseño y estructuración de componentes en proyectos móviles con enfoque en la arquitectura limpia 
19.4.4. Beneficios y desafíos de la implementación de Clean Architecture en aplicaciones móviles con IA

19.5. Creación de Pantalla de Autenticación

19.5.1. Diseño y desarrollo de interfaces de usuario para pantallas de autenticación en aplicaciones móviles con IA 
19.5.2. Integración de servicios de autenticación con Firebase en la pantalla de inicio de sesión
19.5.3. Uso de técnicas de seguridad y protección de datos en la pantalla de autenticación 
19.5.4. Personalización y adaptación de la experiencia de usuario en la pantalla de autenticación 

19.6. Creación de Dashboard y Navegación

19.6.1. Diseño y desarrollo de Dashboards con elementos de Inteligencia Artificial 
19.6.2. Implementación de sistemas de navegación eficientes en aplicaciones móviles con IA 
19.6.3. Integración de funcionalidades de IA en el Dashboard para mejorar la experiencia del usuario

19.7. Creación de Pantalla con Listado

19.7.1. Desarrollo de interfaces de usuario para pantallas con listados en aplicaciones móviles con IA 
19.7.2. Integración de algoritmos de recomendación y filtrado en la pantalla de listado 
19.7.3. Uso de patrones de diseño para la presentación efectiva de datos en el listado 
19.7.4. Estrategias para la carga eficiente de datos en tiempo real en la pantalla con listado 

19.8. Creación de Pantalla de Detalle

19.8.1. Diseño y desarrollo de interfaces de usuario detalladas para la presentación de información específica
19.8.2. Integración de funcionalidades de IA para enriquecer la pantalla de detalle 
19.8.3. Implementación de interacciones y animaciones en la pantalla de detalle 
19.8.4. Estrategias para la optimización del rendimiento en la carga y visualización de detalles en aplicaciones móviles con IA 

19.9. Creación de Pantalla de Settings

19.9.1. Desarrollo de interfaces de usuario para configuración y ajustes en aplicaciones móviles con IA 
19.9.2. Integración de ajustes personalizados relacionados con componentes de inteligencia artificial 
19.9.3. Implementación de opciones de personalización y preferencias en la pantalla de configuración 
19.9.4. Estrategias para la usabilidad y claridad en la presentación de opciones en la pantalla de settings 

19.10. Crear Iconos, Splash y Recursos Gráficos para Tu App con IA     

19.10.1. Diseño y creación de iconos atractivos para representar la aplicación móvil con IA 
19.10.2. Desarrollo de pantallas de inicio (splash) con elementos visuales impactantes 
19.10.3. Selección y adaptación de recursos gráficos que mejoren la estética de la aplicación móvil 
19.10.4. Estrategias para la consistencia y branding visual en los elementos gráficos de la aplicación con IA 

Módulo 20. IA para QA Testing 

20.1. Ciclo de Vida de Testing

20.1.1. Descripción y comprensión del ciclo de vida de testing en el desarrollo de software
20.1.2. Fases del ciclo de vida de testing y su importancia en el aseguramiento de la calidad 
20.1.3. Integración de la inteligencia artificial en diferentes etapas del ciclo de vida de testing 
20.1.4. Estrategias para la mejora continua del ciclo de vida de testing mediante el uso de IA 

20.2. Test Cases y Detección de Bugs

20.2.1. Diseño y escritura efectiva de casos de prueba en el contexto de QA Testing 
20.2.2. Identificación de bugs y errores durante la ejecución de casos de prueba 
20.2.3. Aplicación de técnicas de detección temprana de bugs mediante análisis estático 
20.2.4. Uso de herramientas de inteligencia artificial para la identificación automática de bugs en test cases

20.3. Tipos de Testing

20.3.1. Exploración de diferentes tipos de testing en el ámbito de QA 
20.3.2. Pruebas unitarias, integración, funcionales, y de aceptación: características y aplicaciones 
20.3.3. Estrategias para la selección y combinación adecuada de tipos de testing en proyectos con IA 
20.3.4. Adaptación de tipos de testing convencionales a proyectos con componentes de inteligencia artificial 

20.4. Crear un Plan de Pruebas

20.4.1. Diseño y estructuración de un plan de pruebas integral 
20.4.2. Identificación de requisitos y escenarios de prueba en proyectos con IA 
20.4.3. Estrategias para la planificación de pruebas manuales y automatizadas 
20.4.4. Evaluación y ajuste continuo del plan de pruebas en función del desarrollo del proyecto 

20.5. Detección y Reportar Bugs con IA

20.5.1. Implementación de técnicas de detección automática de bugs mediante algoritmos de aprendizaje automático
20.5.2. Uso de herramientas de inteligencia artificial para el análisis dinámico de código en busca de posibles errores
20.5.3. Estrategias para la generación automática de informes detallados sobre bugs detectados por IA 
20.5.4. Colaboración efectiva entre equipos de desarrollo y QA en la gestión de bugs identificados por IA

20.6. Creación de Pruebas Automatizadas con IA

20.6.1. Desarrollo de scripts de prueba automatizados para proyectos con componentes de inteligencia artificial 
20.6.2. Integración de herramientas de automatización de pruebas basadas en IA
20.6.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación dinámica de casos de prueba automatizados 
20.6.4. Estrategias para la ejecución eficiente y mantenimiento de pruebas automatizadas en proyectos con IA

20.7. API Testing

20.7.1. Conceptos fundamentales de API testing y su importancia en QA 
20.7.2. Desarrollo de pruebas para la verificación de APIs en entornos con componentes de Inteligencia Artificial 
20.7.3. Estrategias para la validación de datos y resultados en API testing con IA 
20.7.4. Uso de herramientas específicas para el testing de APIs en proyectos con inteligencia artificial

20.8. Herramientas de IA para Web Testing

20.8.1. Exploración de herramientas de inteligencia artificial para la automatización de pruebas en entornos web 
20.8.2. Integración de tecnologías de reconocimiento de elementos y análisis visual en web testing 
20.8.3. Estrategias para la detección automática de cambios y problemas de rendimiento en aplicaciones web mediante IA 
20.8.4. Evaluación de herramientas específicas para la mejora de la eficiencia en el web testing con IA

20.9. Mobile Testing Mediante IA

20.9.1. Desarrollo de estrategias de testing para aplicaciones móviles con componentes de inteligencia artificial 
20.9.2. Integración de herramientas de testing específicas para plataformas móviles basadas en IA 
20.9.3. Uso de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de problemas en el rendimiento de aplicaciones móviles 
20.9.4. Estrategias para la validación de interfaces y funciones específicas de aplicaciones móviles mediante IA 

20.10. Herramientas de QA con IA

20.10.1. Exploración de herramientas y plataformas de QA que incorporan funcionalidades de Inteligencia Artificial
20.10.2. Evaluación de herramientas para la gestión y ejecución eficiente de pruebas en proyectos con IA 
20.10.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación y optimización de casos de prueba
20.10.4. Estrategias para la selección y adopción efectiva de herramientas de QA con capacidades de IA 

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