PROFESSIONAL CERTIFICATE
Inteligencia Artificial
Certifica tus conocimientos en Seguridad Digital y aumenta las oportunidades de empleo en sectores que demandan habilidades en IA, como tecnología, finanzas, salud, manufactura, entre otros.
¿Cómo puedes obtener tu Certificado en Inteligencia Artificial?
EXAMEN DE ACREDITACIÓN
290 $
¿Cómo realizar el examen?
Examen presencial
Los exámenes se realizan en Alicante o Madrid.
Examen online
A través de nuestra plataforma y con resultados inmediados.
El examen consta de dos partes:
- 100 preguntas seleccionadas que evalúan la comprensión de los dominios de conocimiento de las áreas de certificación.
- Examen tipo test de 20 preguntas con respuestas Verdadero/Falso basadas en escenarios relacionados con el campo de la certificación. Se requiere un 75% de respuestas correctas para aprobar.
- Aquellos que superen el examen de evaluación deberán presentar un documento que valide su experiencia profesional en el campo de la certificación. Si un candidato no tiene esta experiencia o no puede comprobarla, los resultados del examen mantendrán su validez durante 3 años.
- El abono de las tasas incluye 2 convocatorias de examen.
En el caso de que el candidato/a no superase el examen de certificación en sus dos convocatorias, tendrá opción a un descuento del 50 % sobre la tasa para la renovación de su expediente de examen.
ÁREAS DE CERTIFICACIÓN
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Área 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial.
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Área 2: Machine Learning.
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Área 3: Análisis de datos para la Toma de Decisiones.
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Área 4: Límites de los algoritmos.
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Área 5: Fundamentos de Programación en Python, Matemáticas Esenciales para IA y Métodos Básicos de Programación.
RECONOCIMIENTO DE MÉRITOS
290 $
¿Cómo obtener el certificado?
Reconocimiento de Méritos
Para obtener la Certificación en Inteligencia Artificial según esta opción, los candidatos/as deberán contar con 10 años de experiencia en el área específica de la certificación , y obtener al menos 30 puntos en el esquema de reconocimientos.
- Aquellos/as profesionales que acrediten tener los conocimientos y la experiencia adecuada en el ámbito de la certificación, podrán obtener la Certificación sin necesidad de presentarse al examen correspondiente, en virtud de nuestro Programa de Reconocimiento de Méritos Profesionales.
DOCUMENTACIÓN A APORTAR
- Formulario de solicitud de adhesión al Programa de Reconocimiento de Méritos Profesionales, debidamente cumplimentado y firmado.
- Copia del D.N.I. o Pasaporte.
- Evidencia de cualquiera de los puntos que se pretenda acreditar (copia de títulos universitarios, diplomas, artículos, certificados de asistencia/docencia, otras certificaciones, premios, etc.). En estos, habrán de figurar detalles como la fecha de impartición y la duración en horas del programa, temario abordado, etc.
** Cada copia debe estar numerada de acuerdo a la numeración indicada en el formulario inicial. - Justificante del abono de la tasa correspondiente. Una vez completado el formulario de inscripción, le haremos llegar un correo electrónico a la dirección que nos facilite con los pasos a seguir.
RECONOCIMIENTO DE MÁSTER
150 $
¿Cómo obtener el certificado?
Másteres reconocidos
Aquellos profesionales que acrediten haber realizado alguno de los siguientes másteres y/o cursos, en cualquiera de sus ediciones, podrán solicitar esta certificación:
- Máster de Alta Especialización en Informática Forense y Cibercrimen, emitido por EICYC.
- Máster de Alta Especialización en Informática Forense y Cibercrimen, emitido por London School Law & Criminology.
DOCUMENTACIÓN A APORTAR
Para ello, los interesados presentarán una copia del título acreditativo -Certificado de superación del máster- a fin de solicitar obtener la certificación. Documentación a aportar:
- Copia del título acreditativo de haber superado los contenidos del respectivo máster expedido por el centro de estudios (firmado y sellado).
- Copia del D.N.I. o Pasaporte.
- Justificante del abono de la tasa administrativa: para proceder al reconocimiento de la formación y vinculada a la expedición posterior de la certificación: 150 $.
¿Por qué la Certificación en Inteligencia Artificial?
Obtener nuestro Certificado de conocimientos en Inteligencia Artificial (IA) significa que una persona ha demostrado su comprensión de los conceptos, técnicas y aplicaciones relevantes en este campo. El certificado actúa como una validación formal de los conocimientos y habilidades adquiridas en el campo de la IA y demuestra que se ha alcanzado un nivel específico de competencia. Mejorar el perfil profesional de la persona, aumentando su atractivo para empresas.
¿A quién está dirigida?
La certificación en Inteligencia Artificial está enfocada a Científicos de Datos, Ingenieros de Software, Ingenieros de Machine Learning, Analistas de Datos, Consultores de Tecnología e Innovación, Desarrolladores de Aplicaciones, Gerentes de Proyecto y Product Managers, Especialistas en Business Intelligence (BI), Investigadores en IA.
¿Cómo obtener la Certificación?
La certificación en Inteligencia Artificial podrá obtenerse superando una prueba teórica y acreditando una experiencia profesional de al menos 3 años en el ámbito de la ciberseguridad. La experiencia profesional deberá acreditarse una vez superado el examen, en un plazo no superior a 3 años. La certificación también se podrá obtener a través del Programa de Reconocimiento de Méritos Profesionales, acreditando al menos 10 años de experiencia profesional, así como otros criterios de formación y puesta en práctica de la seguridad de la información.
¿Cuáles son los conocimientos requeridos?
Área 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial.
Los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) abarcan los principios y conceptos básicos que subyacen a la creación y desarrollo de sistemas inteligentes. Este área incluye los siguientes temas clave:
- Historia y Evolución de la IA: estudio de los hitos y desarrollos históricos, desde los primeros conceptos teóricos hasta las aplicaciones modernas.
- Definición y Alcance de la IA: diferencias entre IA débil y fuerte, IA general y específica.
- Paradigmas de IA: explicación de enfoques simbólicos, basados en conocimientos, y enfoques conexionistas (redes neuronales).
- Componentes de Sistemas de IA: incluye percepción (visión por computadora, reconocimiento de voz), razonamiento (sistemas expertos, lógica difusa), y actuación (robots, agentes autónomos).
- Técnicas y Algoritmos Básicos: representación del conocimiento, búsqueda y optimización, razonamiento probabilístico, y aprendizaje.
Área 2: Machine Learning.
Machine Learning (ML) es un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser explícitamente programadas para cada tarea. Los temas clave incluyen:
- Conceptos Básicos: definición de ML, tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, y de refuerzo).
- Algoritmos de Aprendizaje Supervisado: regresión lineal y logística, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales.
- Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado: análisis de componentes principales (PCA), agrupamiento (k-means, jerárquico).
- Aprendizaje de Refuerzo: conceptos de agente, entorno, política, valor de acción, y algoritmos como Q-learning y Deep Q-Networks (DQN).
- Evaluación y Validación de Modelos: métricas de rendimiento, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros, y prevención del sobreajuste.
Área 3: Análisis de Datos para la Toma de Decisiones.
El análisis de datos es crucial para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. Esta área cubre las técnicas y herramientas utilizadas para procesar y analizar datos en diversos contextos:
- Procesamiento y Limpieza de Datos: técnicas para manejar datos faltantes, eliminación de outliers, normalización y escalado de datos.
- Exploración de Datos: visualización de datos, análisis descriptivo y exploratorio.
- Modelos Predictivos y Prescriptivos: técnicas para predecir resultados futuros y recomendar acciones basadas en datos históricos.
- Análisis de Series Temporales: modelos ARIMA, Holt-Winters, y redes neuronales para series temporales.
- Big Data y Herramientas: tecnologías y plataformas como Hadoop, Spark, y bases de datos NoSQL.
Área 4: Límites de los Algoritmos.
La comprensión de los límites de los algoritmos es fundamental para desarrollar expectativas realistas y mejorar la robustez de los sistemas de IA. Esta área aborda:
- Complejidad Computacional: análisis de tiempo y espacio, clases de complejidad P, NP, NP-completo, y NP-difícil.
- Teoría de la Decidibilidad: problemas decidibles e indecidibles, y el problema de la parada de Turing.
- Sesgo y Varianza: equilibrio entre el ajuste de datos y la generalización de modelos.
- Robustez y Seguridad de Algoritmos: vulnerabilidades y ataques adversariales, robustez frente a datos ruidosos y cambiantes.
- Ética y Responsabilidad: implicaciones éticas de los algoritmos, justicia y transparencia, y toma de decisiones automatizada.
Área 5: Fundamentos de Programación en Python, Matemáticas Esenciales para IA y Métodos Básicos de Programación.
Para trabajar eficazmente en IA, es esencial tener una base sólida en programación y matemáticas. Este área cubre:
- Fundamentos de Programación en Python:
- Estructuras de Datos: listas, tuplas, diccionarios, conjuntos.
- Control de Flujo: condicionales, bucles, funciones.
- Programación Orientada a Objetos: clases, herencia, polimorfismo.
- Librerías Esenciales: NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn.
- Matemáticas Esenciales para IA:
- Álgebra Lineal: vectores, matrices, operaciones matriciales.
- Cálculo: derivadas, integrales, optimización.
- Probabilidad y Estadística: distribuciones, teorema de Bayes, estimación.
- Teoría de la Información: entropía, información mutua.
- Métodos Básicos de Programación:
- Algoritmos y Estructuras de Datos: orden, búsqueda, pilas, colas, grafos.
- Complejidad Algorítmica: análisis Big O, eficiencia de algoritmos.
- Programación Funcional: Map, filter, reduce, funciones lambda.
- Manejo de Errores y Depuración: excepciones, depuradores, pruebas unitarias.
Cómo mantener la certificación:
Para mantener esta Certificación los profesionales certificados deberán cubrir 10 créditos de formación continuada por en un plazo de 3 años de la vigencia de la certificación.
Serán consideradas las actividades formativas, docencias, ponencias, la publicación de artículos académicos y/o publicaciones especializadas en el ámbito de especialidad.
La acreditación de haber cubierto los mencionados créditos deberá realizarse transcurridos 3 años desde la fecha de obtención de la certificación correspondiente, durante el proceso de renovación de la misma, aportando las evidencias de documentos y/o títulos donde conste la duración de cada actividad formativa.
- Congresos Internacionales: 5 Créditos.
- Recibir o impartir Masterclass ámbito universitario: 1 Crédito.
- Máster de especialización en la materia de Legaltech University (USA): 10 Créditos.
- Máster de especialización en la materia de EICYC Universitate (Estonia): 10 Créditos.
- Máster de especialización en la materia de otros centros Universitarios reconocidos: 5 Créditos.
- Curso de Especialización de otras Universidades Acreditadas: 3 Créditos.
- Asistencia a eventos en la materia: cada 10 horas equivalen a 1 Crédito.
- Asistencia a formaciones en la materia: cada 10 horas equivalen a 1 Crédito.
- Publicación de un Artículo vinculado en la materia: 5 Créditos.
- Publicación de una Investigación vinculado en materia: 10 Créditos.
- Publicación de un libro vinculado a la materia: 10 Créditos.
- Asistencia a webinar: 1 Crédito.
Coste de la renovación: 150 $. Válido por 3 años.
DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA CERTIFICACIÓN
Nuestro Certificado en IA no solo valida los conocimientos adquiridos, sino que también mejora las perspectivas laborales, contribuye al desarrollo profesional continuo y ofrece acceso a una comunidad de profesionales en el campo de la IA.
El Certificado en Inteligencia Artificial es esencial para cualquier profesional que desee desarrollar habilidades en el diseño y aplicación de tecnologías de IA. Desde científicos de datos y desarrolladores de software hasta gerentes de proyectos y ejecutivos, esta certificación proporciona las herramientas y el conocimiento necesarios para aprovechar las oportunidades y enfrentar los desafíos que ofrece la inteligencia artificial:
- Científicos de Datos: profesionales que aplican métodos científicos y técnicas de machine learning para extraer conocimiento de los datos.
- Ingenieros de Software: especialistas en la construcción y mantenimiento de sistemas de software.
- Ingenieros de Machine Learning: profesionales dedicados a diseñar y desarrollar modelos de machine learning.
- Analistas de Datos: profesionales que interpretan datos para identificar patrones y tendencias.
- Consultores de Tecnología e Innovación: asesores que ayudan a las organizaciones a adoptar nuevas tecnologías.
- Desarrolladores de Aplicaciones: profesionales que crean aplicaciones de software.
- Gerentes de Proyecto y Product Managers: profesionales que gestionan el desarrollo y la implementación de proyectos tecnológicos.
- Especialistas en Business Intelligence (BI): profesionales que utilizan datos para informar decisiones de negocio.
- Investigadores en IA: académicos y científicos que exploran nuevas fronteras en la inteligencia artificial.
Tres vías para obtener la Certificación en Inteligencia Artificial:
- Realizar con éxito un examen de conocimientos específicos.
- Acreditar méritos profesionales.
- Acreditar la realización de un Máster específico de Inteligencia Artificial.
¿Cómo puedes obtener tu Certificado?
Rellena este formulario y te mandaremos toda la información para realizar el pago y obtener tu certificado.
Rapidez y Eficacia
Obtener una certificación online que certifique los conocimientos que ya posees es rápido y eficiente. No necesitas pasar tiempo en cursos o clases adicionales, sino que puedes enfocarte directamente en el examen de certificación. Esto permite validar tus habilidades y conocimientos de manera rápida y en cualquier lugar, ahorrando tiempo.
Accesibilidad
El proceso de certificación online puede llevarse a cabo desde cualquier lugar con una conexión a internet. No necesitas desplazarte a un centro de certificación o ajustarte a horarios específicos, lo que facilita enormemente el proceso. Puedes elegir el momento y el lugar que mejor se adapten a tu rutina diaria.
Validez Internacional
Nuestros certificados tienen reconocimiento global. Esto significa que tu certificación no solo será valorada en tu país, sino también en otros mercados internacionales. Esto es una ventaja si planeas trabajar en el extranjero o en una empresa multinacional, ya que tu certificación tendrá validez y reconocimiento más allá de las fronteras nacionales.
Certificados Profesionales
Somos una entidad reconocida y respetada en la industria, por lo que añade un alto nivel de credibilidad a tu perfil profesional. Las empresas confían en estas certificaciones, porque saben que provienen de organizaciones con estándares rigurosos y procesos de evaluación estrictos. Esto puede abrirte puertas a nuevas oportunidades laborales.
Nuestros certificados
Ábrete a un mundo de posibilidades con la obtención de Certificaciones que avalen tus conocmientos.
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