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Curso de IA para la Gestión de Proyectos en Entornos Ágiles + 8 Créditos ECTS
100% Online
3 Meses
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Definición y conceptos básicos de IA
- Historia y evolución de la inteligencia artificial
- Áreas de aplicación de la IA en la vida cotidiana
- Diferencias entre IA, machine learning y deep learning
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN IA
- Principios éticos en el desarrollo de IA
- Sesgos y transparencia en los algoritmos
- Privacidad y protección de datos
- Impacto social y laboral de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA IA EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS
- Conceptos fundamentales de IA y su impacto en la gestión de proyectos
- Diferencias entre proyectos tradicionales y proyectos con IA
- Beneficios de la IA en la gestión de proyectos ágiles
- Casos de uso actuales en empresas y sectores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CICLO DE VIDA DE PROYECTOS EN ENTORNOS ÁGILES
- Fases del ciclo de vida de un proyecto ágil
- Adaptación de la IA a cada etapa del proyecto
- Herramientas digitales para la gestión ágil
- Ejemplos de integración de IA en el ciclo de vida
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLANIFICACIÓN DE PROYECTOS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Automatización de la planificación y estimaciones
- Generación de cronogramas y diagramas de Gantt con IA
- Identificación y priorización de tareas mediante IA
- Análisis predictivo para la planificación de recursos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. METODOLOGÍAS ÁGILES Y SU INTEGRACIÓN CON IA
- Fundamentos de Scrum y Kanban en IA
- Automatización de sprints y tableros ágiles
- Priorización dinámica de historias de usuario
- Seguimiento del progreso con IA y burndown charts
UNIDAD DIDÁCTICA 7. GESTIÓN DE RIESGOS Y CALIDAD EN PROYECTOS ÁGILES
- Identificación y evaluación de riesgos con IA
- Estrategias de mitigación automatizadas
- Monitorización y control de la calidad del proyecto
- Generación de alertas y recomendaciones automáticas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TENDENCIAS Y FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Últimos avances en IA y aprendizaje profundo
- IA generativa y modelos de gran escala
- Aplicaciones emergentes en diferentes sectores
- Aplicaciones de redes neuronales en IA
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
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