Dirigido a profesionales que participan en el desarrollo, integración, implantación o gestión de sistemas de inteligencia artificial: programadores, desarrolladores, perfiles técnicos, responsables de producto o proyectos de IA y profesionales que intervienen en su diseño, funcionamiento o supervisión. También es adecuado para profesionales de protección de datos, seguridad, calidad, compliance o gestión de riesgos que participen en proyectos de IA.

• Contribuir al cumplimiento de las medidas de alfabetización en IA previstas en el AI Act.
• Comprender las capacidades, limitaciones y riesgos de los sistemas de IA.
• Conocer los aspectos fundamentales del AI Act y sus implicaciones en el desarrollo y uso de la IA.
• Identificar riesgos relacionados con la protección de datos, confidencialidad, seguridad, sesgos y derechos de las personas.
• Aplicar criterios de desarrollo responsable, transparencia, supervisión humana y control.
• Incorporar buenas prácticas para el cumplimiento normativo y la gestión responsable de la IA.

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UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL: CONCEPTOS, CAPACIDADES Y LIMITACIONES.

1. Conceptos fundamentales de IA. Sistemas y modelos de IA.
2. IA generativa.
3. Capacidades y limitaciones. Errores y alucinaciones.
4. Sesgos y fiabilidad. Explicabilidad.
5. Automatización y supervisión humana.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. AI ACT: MARCO LEGAL, CLASIFICACIÓN Y RESPONSABILIDADES.

1. Objetivos, ámbito y estructura del AI Act.
2. Enfoque basado en riesgos.
3. Actores, roles y responsabilidades.
4. Prácticas prohibidas y sistemas de alto riesgo.
5. Transparencia y modelos GPAI.
6. Alfabetización en IA y calendario de aplicación.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. RIESGOS ASOCIADOS AL DESARROLLO Y UTILIZACIÓN DE SISTEMAS DE IA.

1. Identificación y evaluación de riesgos.
2. Errores, alucinaciones, sesgos y discriminación.
3. Automatización y dependencia excesiva.
4. Privacidad, confidencialidad y seguridad.
5. Derechos de las personas, propiedad intelectual y desinformación.
6. Medidas de prevención y control.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PROTECCIÓN DE DATOS Y CONFIDENCIALIDAD.

1. IA y RGPD. Datos personales, categorías especiales y datos inferidos.
2. Bases jurídicas, finalidad y minimización.
3. Transparencia y derechos.
4. Protección de datos desde el diseño y evaluaciones de impacto.
5. Seguridad, confidencialidad, proveedores y herramientas externas.

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SUPERVISIÓN HUMANA Y USO RESPONSABLE DE SISTEMAS DE IA.

1. Principios de supervisión humana. Competencia, autoridad y responsabilidades.
2. Interpretación y control de resultados. Sesgo de automatización.
3. Detección de errores y anomalías. Intervención humana.
4. Trazabilidad y gestión de incidencias.
5. Organización de la supervisión y buenas prácticas.

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TRANSPARENCIA, EXPLICABILIDAD Y CONTENIDOS GENERADOS POR IA.

1. Transparencia y explicabilidad. Obligaciones del AI Act.
2. Interacción persona-IA.
3. Contenidos generados o manipulados mediante IA. Contenidos sintéticos y deepfakes.
4. Reconocimiento de emociones y categorización biométrica.
5. Transparencia desde el diseño. Aplicación práctica.

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOBERNANZA DE LA IA: ROLES, RESPONSABILIDADES Y CICLO DE VIDA.

1. Gobernanza de la IA. Roles y responsabilidades.
2. Inventario de sistemas y Shadow AI.
3. Gestión del ciclo de vida. Gestión de cambios y drift.
4. Documentación y evidencias. Proveedores y cadena de valor.
5. Alfabetización en IA. Seguimiento e incidentes.