Gracias a este programa 100% online, analizarás de forma exhaustiva los principios esenciales del aprendizaje automático y su implementación en el análisis de datos biomédicos"

Durante los tratamientos terapéuticos, los usuarios necesitan recibir un monitoreo constante por parte de los profesionales médicos para verificar la eficacia de los mimos. En este sentido, la IA son útiles para recopilar datos en tiempo real sobre el estado clínico de las personas. Asimismo, sus herramientas detectan incluso cambios sutiles acerca de la salud para alertar a los especialistas cuando sea necesario. Así pues, los facultativos pueden aplicar modificaciones en base a las reacciones de los individuos y prevenir futuros problemas que peligren sus vidas. 

Consciente de su importancia, TECH implementa un maestría que abordará en detalle las aplicaciones específicas de la IA en el ámbito de la Investigación Clínica. Diseñado por expertos en esta materia, el plan de estudios profundizará en la simulación computacional en biomedicina y el análisis avanzado de datos clínicos. De esta forma, los expertos obtendrán habilidades avanzadas para implementar el Aprendizaje Automático en tesituras biomédicas complejas. Por otra parte, el temario enfatizará en las consideraciones éticas y legales del uso de la IA para que los egresados desarrollen sus procedimientos bajo una perspectiva altamente deontológica. 

Cabe destacar que la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH ofrece un entorno educativo 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales ocupados que buscan avanzar en sus trayectorias profesionales. Por ello, podrán planificar individualmente tanto sus horarios como cronogramas evaluativos. Igualmente, la capacitación emplea el novedoso sistema del Relearning, basado en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. También los profesionales accederán a una biblioteca atestada de recursos audiovisuales, entre los que figuran infografías o resúmenes interactivos.  Además, la titulación universitaria incluirá casos clínicos reales que acercarán al máximo el desarrollo del programa a la realidad de la atención médica.

La habilidad de la Inteligencia Artificial tanto para integrar datos de diversas fuentes como predecir resultados contribuirán a que tu praxis médica sea más precisa y personalizada”

Este maestría en Inteligencia Artificial en Investigación Clínica 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 Investigación Clínica 
• 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 

La capacitación incluye el análisis de aspectos éticos, legales y regulatorios, comprometiéndose con la responsabilidad y la conciencia de los desafíos contemporáneos”

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.

¿Buscas profundizar en la implementación del Big Data? Maneja las técnicas de Aprendizaje Automático más efectivas gracias a este maestría”

Para que consigas tus metas académicas de modo flexible, TECH te ofrece una metodología 100% online de aprendizaje, basada en el acceso libre a los contenidos y la personalización de la enseñanza”

Esta capacitación brindará a los egresados un conocimiento exhaustivo sobre la IA aplicada a la Investigación Clínica. De este modo, los profesionales estarán elevadamente cualificados para encarar los retos actuales y futuros en el campo médico. Asimismo, los especialistas se nutrirán de aspectos éticos e innovadores que les servirán para transformar la asistencia sanitaria. También manejarán técnicas avanzadas de análisis de datos médicos, desarrollo de modelos predictivos para ensayos clínicos e implementación de soluciones creativas para la personalización de tratamientos. Así los expertos abordarán con efectividad las complejidades clínicas a través de propuestas fundamentadas en datos precisos.

Ahondarás en las tecnologías más recientes y las aplicaciones más revolucionarias de la Inteligencia Artificial en Investigación Clínica, mediante los mejores recursos multimedia”

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
• Analizar 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 una visión integral de la transformación de la Investigación Clínica a través de la IA, desde sus fundamentos históricos hasta las aplicaciones actuales
• Aprender métodos efectivos para integrar datos heterogéneos en la Investigación Clínica, incluyendo procesamiento de lenguaje natural y visualización avanzada de datos
• Adquirir conocimientos sólidos sobre la validación de modelos y simulaciones en el ámbito biomédico, explorando el uso de datasets sintéticos y aplicaciones prácticas de la IA en investigación de salud
• Comprender y aplicar tecnologías de secuenciación genómica, análisis de datos con IA y uso de IA en imágenes biomédicas
• Adquirir conocimientos especializados en áreas clave como personalización de terapias, medicina de precisión, diagnóstico asistido por IA y gestión de ensayos clínicos
• Obtener conocimientos sólidos sobre los conceptos de Big Data en el ámbito clínico y familiarizarse con herramientas esenciales para su análisis
• Profundizar en dilemas éticos, revisar consideraciones legales, explorar el impacto socioeconómico y futuro de la IA en salud, y promover la innovación y emprendimiento en el ámbito de la IA clínica

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. Métodos y Herramientas de IA para la Investigación Clínica 

• Obtener una visión integral de cómo la IA está transformando la Investigación Clínica, desde sus fundamentos históricos hasta las aplicaciones actuales 
• Implementar métodos estadísticos y algoritmos avanzados en estudios clínicos para optimizar el análisis de datos 
• Diseñar experimentos con enfoques innovadores y realizar un análisis exhaustivo de los resultados en Investigación Clínica 
• Aplicar el procesamiento de lenguaje natural para mejorar la documentación científica y clínica en el contexto de la Investigación 
• Integrar eficazmente datos heterogéneos utilizando técnicas de vanguardia para potenciar la investigación clínica interdisciplinaria 

Módulo 17. Investigación Biomédica con IA   

• Adquirir conocimientos sólidos sobre la validación de modelos y simulaciones en el ámbito biomédico, asegurando su precisión y relevancia clínica 
• Integrar datos heterogéneos mediante métodos avanzados para enriquecer el análisis multidisciplinario en Investigación Clínica 
• Desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar la interpretación y análisis de datos biomédicos en estudios clínicos 
• Explorar el uso de datasets sintéticos en estudios clínicos y entender las aplicaciones prácticas de la IA en la investigación de salud 
• Comprender el papel crucial de la simulación computacional en el descubrimiento de fármacos, el análisis de interacciones moleculares y el modelado de enfermedades complejas 

Módulo 18. Aplicación Práctica de IA en Investigación Clínica  

• Adquirir conocimientos especializados en áreas clave como la personalización de terapias, medicina de precisión, diagnóstico asistido por IA, gestión de ensayos clínicos y desarrollo de vacunas 
• Incorporar la robótica y la automatización en laboratorios clínicos para optimizar los procesos y mejorar la calidad de los resultados 
• Explorar el impacto de la IA en microbioma, microbiología, wearables y monitoreo remoto en estudios clínicos 
• Enfrentar desafíos contemporáneos en el ámbito biomédico, como la gestión eficiente de ensayos clínicos, el desarrollo de tratamientos asistidos por IA y la aplicación de IA en inmunología y estudios de respuesta inmune 
• Innovar en el diagnóstico asistido por IA para mejorar la detección temprana y la precisión diagnóstica en entornos clínicos y de investigación biomédica

Módulo 19. Análisis de Big Data y aprendizaje automático en Investigación Clínica  

• Obtener conocimientos sólidos sobre los conceptos fundamentales de Big Data en el ámbito clínico y familiarizarse con las herramientas esenciales utilizadas para su análisis 
• Explorar técnicas avanzadas de minería de datos, algoritmos de aprendizaje automático, análisis predictivo y aplicaciones de IA en epidemiología y salud pública 
• Analizar redes biológicas y patrones de enfermedad para identificar conexiones y posibles tratamientos 
• Abordar la seguridad de datos y gestionar los desafíos asociados con grandes volúmenes de datos en la investigación biomédica 
• Indagar en casos de estudio que demuestren el potencial del Big Data en la investigación biomédica 

Módulo 20. Aspectos éticos, legales y futuro de la IA en Investigación Clínica 

• Comprender los dilemas éticos que surgen al aplicar la IA en la Investigación Clínica y revisar las consideraciones legales y regulatorias relevantes en el ámbito biomédico 
• Abordar los desafíos específicos en la gestión del consentimiento informado en estudios con IA 
• Investigar cómo la IA puede influir en la equidad y el acceso a la atención de salud 
• Analizar las perspectivas futuras sobre cómo la IA modelará la Investigación Clínica, explorando su papel en la sostenibilidad de las prácticas de investigación biomédica e identificando oportunidades para la innovación y el emprendimiento 
• Abordar de manera integral los aspectos éticos, legales y socioeconómicos de la Investigación Clínica impulsada por la IA

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