I. Disposiciones generales. MINISTERIO DE EDUCACIÓN Y FORMACIÓN PROFESIONAL. Formación profesional. Títulos académicos. (BOE-A-2021-7686)
Real Decreto 279/2021, de 20 de abril, por el que se establece el Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data y se fijan los aspectos básicos del currículo.
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 111
Lunes 10 de mayo de 2021
4.
Sec. I. Pág. 55864
Evalúa modelos de automatización industrial y de negocio relacionándolos con los
resultados esperados por las empresas.
Criterios de evaluación:
a) Se han identificado las nuevas estrategias corporativas y modelos de negocio en
las empresas.
b) Se ha definido la relación entre empresas y clientes y su efecto en la forma en que
las empresas organizan y gestionan sus activos y recursos.
c) Se han evaluado modelos de automatización para los nuevos requerimientos
industriales y de negocio.
d) Se ha evaluado la conveniencia de cada modelo para conseguir los resultados
esperados por las empresas.
Duración: 110 horas.
Contenidos básicos:
Caracterización de lenguajes de programación:
– Programa informático. Etapas. Lenguajes de programación.
– Principales características en un lenguaje de programación para IA. Bibliotecas.
Rendimiento en ejecución. Herramientas. Soporte.
– Principales Lenguajes de programación para Inteligencia Artificial: Python, R, Java,
Javascript, NodeJS, JSON, entre otros.
– Lenguajes de marcado. Información de sus etiquetas.
Desarrollo de aplicaciones de IA:
– Plataformas de IA: Librerías. Servicios. Ejemplos (Azzure, AWS. Amazon Alexa,
Bixby, Microsoft Cortana, IBM Watson, Google Assistant, entre otras)
– Entornos de modelado de IA:
• Herramientas de modelado. Librerías, algoritmos y modelos predefinidos,
recolección de datos, manipulación de datos, Evaluación de resultados.
Ejemplos (Azure machine learning studio, SPSS modeler de IBM, Knime,
entre otros).
• Modelado de redes neuronales. Módulos predefinidos. Ejemplos
(TensorFlow).
• Herramientas de generación de código para crear software con
comportamiento inteligente.
–
–
–
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–
–
–
Conexión entre tecnologías: Voz, datos, sonido, imágenes.
Ventajas de la convergencia tecnológica.
Sistemas de convergencia electrónica: Blockchain, IoT, Cloud, entre otros.
Características de Blockchain.
Características de IoT.
Características de Cloud.
Seguridad en la convergencia tecnológica.
cve: BOE-A-2021-7686
Verificable en https://www.boe.es
Evaluación de la Convergencia tecnológica:
Núm. 111
Lunes 10 de mayo de 2021
4.
Sec. I. Pág. 55864
Evalúa modelos de automatización industrial y de negocio relacionándolos con los
resultados esperados por las empresas.
Criterios de evaluación:
a) Se han identificado las nuevas estrategias corporativas y modelos de negocio en
las empresas.
b) Se ha definido la relación entre empresas y clientes y su efecto en la forma en que
las empresas organizan y gestionan sus activos y recursos.
c) Se han evaluado modelos de automatización para los nuevos requerimientos
industriales y de negocio.
d) Se ha evaluado la conveniencia de cada modelo para conseguir los resultados
esperados por las empresas.
Duración: 110 horas.
Contenidos básicos:
Caracterización de lenguajes de programación:
– Programa informático. Etapas. Lenguajes de programación.
– Principales características en un lenguaje de programación para IA. Bibliotecas.
Rendimiento en ejecución. Herramientas. Soporte.
– Principales Lenguajes de programación para Inteligencia Artificial: Python, R, Java,
Javascript, NodeJS, JSON, entre otros.
– Lenguajes de marcado. Información de sus etiquetas.
Desarrollo de aplicaciones de IA:
– Plataformas de IA: Librerías. Servicios. Ejemplos (Azzure, AWS. Amazon Alexa,
Bixby, Microsoft Cortana, IBM Watson, Google Assistant, entre otras)
– Entornos de modelado de IA:
• Herramientas de modelado. Librerías, algoritmos y modelos predefinidos,
recolección de datos, manipulación de datos, Evaluación de resultados.
Ejemplos (Azure machine learning studio, SPSS modeler de IBM, Knime,
entre otros).
• Modelado de redes neuronales. Módulos predefinidos. Ejemplos
(TensorFlow).
• Herramientas de generación de código para crear software con
comportamiento inteligente.
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Conexión entre tecnologías: Voz, datos, sonido, imágenes.
Ventajas de la convergencia tecnológica.
Sistemas de convergencia electrónica: Blockchain, IoT, Cloud, entre otros.
Características de Blockchain.
Características de IoT.
Características de Cloud.
Seguridad en la convergencia tecnológica.
cve: BOE-A-2021-7686
Verificable en https://www.boe.es
Evaluación de la Convergencia tecnológica:
