Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA) - Incluido el examen

El certificado de Fundamentos de Inteligencia Artificial está dirigido a personas con interés (o necesidad) de IA en una organización, en particular a quienes trabajan en ámbitos como la ciencia, la ingeniería, la tecnología del conocimiento, las finanzas o los servicios informáticos.

La mayoría de los puestos de trabajo son elegibles;

• Ingenieros
• Científicos
• Directores profesionales de investigación
• Directores técnicos
• Directores de información
• Profesionales y gestores del cambio organizativo
• Profesionales y gestores del cambio empresarial
• Arquitectos y gestores de servicios
• Directores de programas y planificación
• Directores y estrategas de carteras de proveedores de servicios
• Arquitectos y gestores de procesos
• Estrategas y consultores empresariales
• Desarrolladores de páginas web

• Describa cómo la Inteligencia Artificial (IA) forma parte del "Diseño Universal" y de la "Cuarta Revolución Industrial".
• Demostrar que comprende la descripción del agente inteligente de Inteligencia Artificial (IA)
• Explicar las ventajas de la inteligencia artificial (IA)
• Describa cómo aprendemos de los datos: funcionalidad, software y hardware
• Demostrar que comprende que la inteligencia artificial (IA) (en particular, el aprendizaje automático (AM)) impulsará la colaboración entre humanos y máquinas.
• Describir un enfoque ágil de los proyectos basado en "aprender de la experiencia

• Inteligencia humana y artificial (IA) ética y sostenible
• Inteligencia artificial (IA) y robótica
• Aplicación de los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA) - Retos y riesgos
• Iniciación a la Inteligencia Artificial (IA): cómo construir una caja de herramientas de aprendizaje automático (ML) - Teoría y práctica
• Gestión, funciones y responsabilidades de humanos y máquinas

1 Inteligencia humana y artificial (IA) ética y sostenible
1.1 Recordar la definición general de Inteligencia Humana y Artificial (IA)
El candidato puede...
1.1.1 describir el concepto de agentes inteligentes.
1.1.2 describir un enfoque moderno de los niveles lógicos del pensamiento humano utilizando el modelo de Robert Dilt.
1.2 Describir qué son la ética y la inteligencia artificial (IA) de confianza, en particular:
El candidato podrá...
1.2.1 recordar la definición general de Ética.
1.2.2 recordar que un propósito ético centrado en el ser humano respeta los derechos, principios y valores fundamentales.
1.2.3 recordar que la IA con fines éticos se lleva a cabo utilizando Inteligencia Artificial (IA) fiable y técnicamente sólida.
1.2.4 recordar que la Inteligencia Artificial (IA) digna de confianza con propósito ético centrado en el ser humano se evalúa y supervisa continuamente.
1.3 Describir las tres áreas fundamentales de la sostenibilidad y los diecisiete objetivos de sostenibilidad de las Naciones Unidas.
1.4 Describir cómo la Inteligencia Artificial (IA) forma parte del "Diseño Universal" y de la "Cuarta Revolución Industrial".
1.5 Entender que el Aprendizaje Automático (AM) es una Contribución Significativa al Crecimiento de la Inteligencia Artificial (IA)
El candidato puede...
1.5.1 describir el "aprendizaje a partir de la experiencia" y su relación con el Aprendizaje Automático (AM) (definición explícita de Tom Mitchell).

2 Inteligencia Artificial (IA) y Robótica
2.1 Demostrar que comprende la descripción del agente inteligente de Inteligencia Artificial (IA):
El candidato puede...
2.1.1 enumerar las cuatro dependencias racionales de los agentes.
2.1.2 describir los agentes en términos de medida de rendimiento, entorno, actuadores y sensores.
2.1.3 describir cuatro tipos de agentes: reflejo, reflejo basado en modelos, basado en objetivos y basado en utilidades.
2.1.4 identificar la relación de los agentes de Inteligencia Artificial (IA) con el Aprendizaje Automático (AM).
2.2 Describir qué es un Robot y:
El candidato puede...
2.2.1 describir los paradigmas robóticos
2.3 Describir qué es un robot inteligente y..:
El candidato puede...
2.3.1 relacionar la robótica inteligente con los agentes inteligentes.

3 Aplicar los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA) - Retos y riesgos
3.1 Describir cómo se relaciona la sostenibilidad con la Inteligencia Artificial (IA) ética centrada en el ser humano y cómo nuestros valores impulsarán nuestro uso de la Inteligencia Artificial (IA) y cambiarán a los seres humanos, la sociedad y las organizaciones.
3.2 Explicar los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA):
El candidato puede...
3.2.1 Enumerar las ventajas de los sistemas máquina y humano y máquina.
3.3 Describir los retos de la Inteligencia Artificial (IA), y:
El candidato puede...
3.3.1 dar ejemplos de retos éticos generales que plantea la Inteligencia Artificial (IA).
3.3.2 dar ejemplos generales de las limitaciones de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en comparación con los sistemas humanos.
3.4 Demostrar que comprende los riesgos de los proyectos de inteligencia artificial (IA):
El candidato podrá...
3.4.1 dar al menos un ejemplo general de los riesgos de la Inteligencia Artificial (IA).
3.4.2 describir en particular un equipo de proyecto típico de Inteligencia Artificial (IA).
3.4.3 describir a un experto en la materia.
3.4.4 describir lo que es la "adecuación a los fines".
3.4.5 describa la diferencia entre proyectos en cascada y ágiles.
3.5 Enumerar las oportunidades de la inteligencia artificial (IA).
3.6 Identificar una fuente de financiación típica para proyectos de inteligencia artificial (IA) y relacionarla con los niveles de preparación tecnológica (TRL) de la NASA

4 Iniciarse en la Inteligencia Artificial (IA): cómo construir una caja de herramientas de aprendizaje automático (ML) - Teoría y práctica
4.1 Describir cómo aprendemos de los datos - Funcionalidad, software y hardware
El candidato puede...
4.1.1 enumerar las funcionalidades, el software y el hardware de aprendizaje automático de código abierto más comunes.
4.1.2 describir la teoría introductoria del aprendizaje automático (AM).
4.1.3 describir las tareas típicas en la preparación de datos.
4.1.4 describir los tipos típicos de algoritmos de aprendizaje automático (AM).
4.1.5 describir los métodos típicos de visualización de datos.
4.2 Recordar qué capacidad típica y estrecha de la Inteligencia Artificial (IA) es útil en la funcionalidad del Aprendizaje Automático (ML) y de los Agentes de Inteligencia Artificial (IA).

5 Gestión, funciones y responsabilidades de humanos y máquinas
5.1 Demostrar que comprende que la inteligencia artificial (IA) (en particular, el aprendizaje automático (AM)) impulsará la colaboración entre humanos y máquinas.
5.2 Enumerar las direcciones futuras del trabajo conjunto de humanos y máquinas
5.3 Describir un enfoque ágil de los proyectos basado en "aprender de la experiencia
El candidato puede...
5.3.1 describir el tipo de miembros de equipo necesarios para un proyecto ágil.

No se requieren conocimientos previos específicos.

Aprobación del examen EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation.

Detalles del examen

• Tipo de examen: Preguntas de opción múltiple
• Número de preguntas: 40
• Calificación mínima: 65%
• Libro abierto/notas: No
• Equipos electrónicos/ayudas permitidas: No
• Duración del examen: 60 minutos
• Créditos ECTS: 2
• Idiomas: Inglés, portugués, chino, neerlandés, japonés