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CURSO DE LA NORMA INTERNACIONAL ISO/IEC 22989:2022 TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN - INTELIGENCIA ARTIFICIAL - CONCEPTOS Y TECNOLOGÍA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL


OBJETIVO DEL CURSO.

Proporcionar un sólido y profundo conocimiento sobre los conceptos y terminología de inteligencia artificial establecidos en la Norma Internacional ISO/IEC 22989:2022 Tecnología de la información - Inteligencia artificial - Conceptos y terminología.

Nota 1: La Norma Internacional ISO/IEC 22989:2022 puede utilizarse para el desarrollo de otras normas y el apoyo de comunicaciones entre diversas partes interesadas.

Nota 2: la Norma Internacional ISO/IEC 22989:2022 es aplicable a todo tipo de organizaciones incluyendo empresas privadas, agencias gubernamentales y organizaciones sin fines de lucro.

Nota 3: la inteligencia artificial es la investigación y desarrollo de mecanismos y aplicaciones de sistemas de inteligencia artificial. La investigación y desarrollo puede llevarse a cabo a través de cualquier número de campos tales como ciencias computacionales, ciencias de datos, humanidades, matemáticas y ciencias naturales.

Nota 4: un sistema de inteligencia artificial es un sistema técnico que genera salidas tales como contenido, pronósticos, recomendaciones o decisiones para un conjunto de objetivos definidos por el ser humano. Un sistema técnico puede utilizar varias técnicas y enfoques relacionados con la inteligencia artificial para desarrollar un modelo para representar datos, conocimiento, procesos, etc., los cuales pueden utilizarse para realizar tareas. Los sistemas de inteligencia artificial están diseñados para operar con varios niveles de automatización.

DURACIÓN DEL CURSO: 32 horas.


TEMARIO DEL CURSO.

El temario del curso es el siguiente:

  1. Introducción.
  1. Objeto y campo de aplicación.

  2. Referencias normativas.

  3. Términos y definiciones.
    1. Términos relativos a la inteligencia artificial.
    2. Términos relativos a los datos.
    3. Términos relativos al aprendizaje automático (machine learning).
    4. Términos relativos a las redes neuronales.
    5. Términos relativos a la credibilidad.
    6. Términos relativos al procesamiento de lenguaje natural.
    7. Términos relativos a la visión por computadora.

  4. Términos abreviados.

  5. Conceptos de inteligencia artificial.
    1. Generalidades.

    2. De la inteligencia artificial fuerte y débil a la inteligencia artificial general y específica.

    3. Agente.

    4. Conocimiento.

    5. Cognición y computación cognitiva.

    6. Computación semántica.

    7. Computación blanda.

    8. Algoritmos genéricos.

    9. Enfoques simbólico y subsimbólico para inteligencia artificial.

    10. Datos.

    11. Conceptos de aprendizaje automático (machine learning).
      1. Aprendizaje automático supervisado.
      2. Aprendizaje automático no supervisado.
      3. Aprendizaje automático semisupervisado.
      4. Aprendizaje por reforzamiento.
      5. Aprendizaje por transferencia.
      6. Datos del entrenamiento.
      7. Modelo entrenado.
      8. Datos de validación y ensayo.
      9. Reentrenamiento.
        1. Generalidades.
        2. Aprendizaje continuo.

    12. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático.
      1. Redes neuronales.
        1. Generalidades.
        2. Red neuronal de alimentación directa.
        3. Red neuronal recurrente.
          1. Generalidades.
          2. Redes de memoria de largo y corto plazo.
        4. Red neuronal convolucional.
      2. Redes bayesianas.
      3. Árboles de decisión.
      4. Máquina de vectores de soporte.

    13. Autonomía, heteronomía y automatización.

    14. Internet de las cosas y sistemas ciberfísicos.
      1. Generalidades.
      2. Internet de las cosas.
      3. Sistemas ciberfísicos.

    15. Credibilidad.
      1. Generalidades.
      2. Robustez de la inteligencia artificial.
      3. Fiabilidad de la inteligencia artificial.
      4. Resiliencia de la inteligencia artificial.
      5. Controlabilidad de la inteligencia artificial.
      6. Explicabilidad de la inteligencia artificial.
      7. Predictibilidad de la inteligencia artificial.
      8. Transparencia de la inteligencia artificial.
      9. Sesgo y justicia de la inteligencia artificial.

    16. Verificación y validación de la inteligencia artificial.

    17. Cuestiones jurisdiccionales.

    18. Impacto social.

    19. Roles de las partes interesadas en la inteligencia artificial.
      1. Generalidades.

      2. Proveedor de inteligencia artificial.
        1. Generalidades.
        2. Proveedor de la plataforma de inteligencia artificial.
        3. Proveedor del servicio o producto de inteligencia artificial.

      3. Productor de la inteligencia artificial.
        1. Generalidades.
        2. Desarrollador de la inteligencia artificial.

      4. Cliente de la inteligencia artificial.
        1. Generalidades.
        2. Usuarios de la inteligencia artificial.

      5. Socios de inteligencia artificial.
        1. Generalidades.
        2. Integrador del sistema de inteligencia artificial.
        3. Proveedor de datos.
        4. Auditor de inteligencia artificial.
        5. Evaluador de inteligencia artificial.

      6. Sujeto de inteligencia artificial.
        1. Generalidades.
        2. Sujeto de los datos.
        3. Otros sujetos.

      7. Autoridades relevantes.
        1. Generalidades.
        2. Creadores de políticas.
        3. Reguladores.

  6. Ciclo de vida de un sistema de inteligencia artificial.
    1. Modelo del ciclo de vida de un sistema de inteligencia artificial.

    2. Etapas y procesos del ciclo de vida de un sistema de inteligencia artificial.
      1. Generalidades.
      2. Inicialización.
      3. Diseño y desarrollo.
      4. Verificación y validación.
      5. Despliegue.
      6. Operación y seguimiento.
      7. Validación continua.
      8. Reevaluación.
      9. Retiro.

  7. Visión general funcional del sistema de inteligencia artificial.
    1. Generalidades.
    2. Datos e información.
    3. Conocimiento y aprendizaje.
    4. De las predicciones a las acciones.
      1. Generalidades.
      2. Predicción.
      3. Decisión.
      4. Acción.

  8. Ecosistema de inteligencia artificial.
    1. Generalidades.
    2. Sistemas de inteligencia artificial.
    3. Función de la inteligencia artificial.
    4. Aprendizaje automático.
      1. Generalidades.

    5. Ingeniería.
      1. Generalidades.
      2. Sistemas expertos.
      3. Programación lógica.

    6. Big data y fuentes de datos - Computación en la nube y en el borde.
      1. Big data y fuentes de datos.
      2. Computación en la nube y en el borde.

    7. Grupo de recursos.
      1. Generalidades.
      2. Circuito integrado para aplicaciones específicas.

  9. Campos de la inteligencia artificial.
    1. Visión por computadora y reconocimiento de imágenes.

    2. Procesamiento del lenguaje natural.
      1. Generalidades.
      2. Componentes del procesamiento del lenguaje natural.
        1. Generalidades.
        2. Traducción automática.
        3. Síntesis de discurso.
        4. Reconocimiento del discurso.
        5. Respuesta a preguntas.

    3. Minería de datos.

    4. Planificación.

  10. Aplicaciones de sistemas de inteligencia artificial.
    1. Generalidades.
    2. Detección de fraudes.
    3. Vehículos automatizados.
    4. Mantenimiento predictivo.

  11. Anexo A Mapeo del ciclo de vida de un sistema de inteligencia artificial con la definición de la OECD de un ciclo de vida de sistema de inteligencia artificial.

  12. Taller de ejercicios de interpretación y aplicación de la Norma Internacional ISO/IEC 22989:2022.

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