Ediciones

Los alumnos serán incluidos en la edición del mes en la cual finalicen su formación, siempre y cuando cumpla los plazos mínimos, estos están establecidos por el reglamento de educación en 2 Créditos ECTS por cada semana.

Si necesitas más información sobre las ediciones de este Curso Online Acreditado por UTAMED, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Metodología

La metodología que se desarrollará en el siguiente evento académico, será en línea de una forma E-learning incorporada dentro de un Campus Académico Online y Didáctico con las últimas innovaciones tecnológicas, para que este se adapte su resolución al dispositivo desde el cual se acceda.

Nuestro Campus Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, siendo accesible desde cualquier ubicación del mundo con acceso a la red.

Una vez el alumno se inscriba, recibirá los datos de acceso a su Plataforma de estudio, junto con los datos de su profesor e instructor docente, el cual le ayudará con todas las dudas que puedan plantearse durante el programa formativo, podrá contactar con su profesor por la mensajería directa del campus o vía email.

Objetivo

• Comprender los principios teóricos y arquitectónicos fundamentales de la inteligencia artificial y del procesamiento del lenguaje natural, incluyendo modelos estadísticos, redes neuronales y arquitecturas modernas como transformers.
• Analizar el estado del arte, tendencias y limitaciones de modelos de lenguaje a gran escala y técnicas emergentes para identificar oportunidades y riesgos en aplicaciones reales.
• Aplicar métodos de preprocesamiento de texto, representación de lenguaje, ingeniería de prompts y técnicas de fine-tuning para desarrollar y adaptar modelos NLP a casos de uso concretos.
• Diseñar y evaluar flujos de trabajo de datos y modelos, seleccionando métricas apropiadas, protocolos de validación y estrategias para garantizar rendimiento, robustez y generalización.
• Implementar buenas prácticas de reproducibilidad, control de versiones y despliegue (MLOps) para operacionalizar soluciones de IA y mantener su ciclo de vida de forma segura y escalable.
• Identificar, medir y mitigar sesgos, riesgos de seguridad y vulnerabilidades en sistemas de IA, integrando consideraciones de privacidad, equidad y resiliencia en el desarrollo de soluciones.
• Interpretar y explicar comportamiento de modelos mediante técnicas de interpretabilidad y auditoría, para fundamentar decisiones técnicas y comunicarlas a audiencias técnicas y no técnicas.
• Gestionar proyectos interdisciplinarios de IA, integrando criterios éticos, legales y regulatorios, así como coordinar recursos, plazos y evaluación de impacto organizacional.
• Desarrollar pensamiento crítico y competencias para evaluar literatura científica, propuestas comerciales y herramientas, distinguiendo contribuciones robustas de afirmaciones no verificadas.
• Comunicar de forma clara y efectiva resultados técnicos, limitaciones y recomendaciones de implementación a stakeholders diversos, facilitando la toma de decisiones informada.
• Adoptar una actitud de aprendizaje continuo y actualización profesional en IA y NLP, incorporando nuevas técnicas, herramientas y normas a la práctica profesional.

Evaluación

La evaluación de nuestro curso online está diseñada para medir de manera integral los conocimientos y competencias adquiridas por los participantes a lo largo del programa formativo.

Evaluación tipo test: La evaluación se compone de cuestionarios tipo test divididos en cada uno de los temas del programa formativo. Cada cuestionario incluye preguntas de selección múltiple generadas de manera aleatoria, con el fin de garantizar la variedad y la equidad en la evaluación. Las preguntas están cuidadosamente ponderadas de acuerdo con la relevancia y la carga lectiva de los distintos módulos del curso.

Esta metodología permite asegurar que las preguntas reflejen con precisión los aspectos más significativos del contenido y que la evaluación cubra de forma equilibrada todos los temas impartidos.

Para aprobar el curso y recibir la certificación correspondiente, los participantes deben obtener una puntuación superior al 50% en cada uno de los cuestionarios evaluativos. Este umbral asegura que solo aquellos que hayan asimilado efectivamente los contenidos y desarrollado las competencias necesarias serán acreditados.

Salidas profesionales

• Investigador académico en procesamiento del lenguaje natural
• Científico de datos especializado en análisis lingüístico
• Ingeniero de modelos de lenguaje
• Ingeniero de MLOps para despliegue de modelos de lenguaje
• Arquitecto de sistemas de IA conversacional
• Desarrollador de asistentes conversacionales y chatbots
• Especialista en evaluación y validación de modelos de lenguaje
• Curador de corpus y gestor de anotaciones lingüísticas
• Especialista en localización y adaptación multilingüe de modelos
• Responsable de ética y gobernanza de datos lingüísticos
• Especialista en privacidad y protección de datos en proyectos de PLN
• Analista de políticas públicas sobre inteligencia artificial y lenguaje
• Consultor en implantación de soluciones de procesamiento del lenguaje natural
• Consultor en evaluación de impacto y riesgo de sistemas de lenguaje
• Gestor de proyectos de IA aplicada al lenguaje
• Docente universitario en técnicas de procesamiento del lenguaje natural
• Formador corporativo en adopción y uso de IA conversacional
• Especialista en diseño de interacción conversacional y experiencia de usuario
• Analista de calidad y auditoría de outputs de sistemas de lenguaje
• Emprendedor en desarrollo de productos y servicios basados en PLN

Competencias profesionales

• Analizar y evaluar críticamente avances, arquitecturas y tendencias en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para identificar oportunidades de aplicación en contextos profesionales concretos.
• Diseñar soluciones de PLN orientadas a problemas reales, seleccionando modelos, criterios de entrada y métricas de éxito adaptadas a los requisitos funcionales y de negocio.
• Preprocesar, limpiar, etiquetar y gestionar conjuntos de datos textuales y multimodales, garantizando calidad, representatividad y trazabilidad para su uso en modelos de IA.
• Implementar, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje automático y profundo para tareas de PLN (clasificación, extracción de información, generación, traducción y reconocimiento de entidades), optimizando rendimiento y coste computacional.
• Evaluar modelos de PLN mediante métricas cuantitativas y cualitativas, diseñando pruebas, análisis de errores y protocolos de validación que permitan tomar decisiones de mejora y despliegue.
• Integrar modelos de lenguaje y componentes de IA en soluciones productivas mediante APIs y arquitecturas escalables, asegurando disponibilidad, latencia y mantenimiento operativo.
• Aplicar criterios de ética, privacidad, equidad y cumplimiento normativo en el diseño y uso de sistemas de IA, identificando y mitigando sesgos y riesgos para usuarios y organizaciones.
• Implementar estrategias de control de versiones, documentación reproducible y buenas prácticas de ingeniería de datos y modelos para garantizar trazabilidad y mantenimiento de proyectos de IA.
• Evaluar el impacto económico, social y de negocio de soluciones basadas en IA y PLN, proponiendo indicadores de valor y planes de medición del retorno de inversión.
• Comunicar de forma clara y efectiva resultados técnicos, limitaciones y requisitos de soluciones de IA a audiencias técnicas y no técnicas, facilitando la toma de decisiones y la adopción.
• Diseñar y liderar iniciativas de innovación y mejora continua en IA y PLN, identificando nuevas oportunidades, riesgos y rutas de escalado dentro de entornos profesionales.
• Seleccionar y emplear herramientas, librerías y plataformas actuales para el desarrollo, evaluación y despliegue de modelos de lenguaje, manteniendo una actualización continua frente a nuevas técnicas y recursos.