1.ª Edición - Código 24723310

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[REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => 1. Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y sus implicaciones éticas y legales. 2. Analizar y abordar desafíos éticos, como sesgos algorítmicos y toma de decisiones automatizada. 3. Evaluar los marcos legales existentes relacionados con la inteligencia artificial y adaptarlos a los avances tecnológicos. 4. Desarrollar una mentalidad de desarrollo ético, priorizando la responsabilidad social en la creación de tecnologías. 5. Tomar decisiones éticas informadas en el diseño, implementación y uso de sistemas de inteligencia artificial. 6. Fomentar la colaboración entre profesionales de la informática, expertos legales y especialistas en ética. 7. Aplicar conocimientos en proyectos prácticos que integren aspectos técnicos, legales y éticos. 8. Equipar a los estudiantes con habilidades para adaptarse a cambios normativos y contribuir al desarrollo de políticas y regulaciones. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => Curso 2024/2025 [MODALIDAD_EVALUACION] => Dado el carácter del máster usaremos una metodología en todas las asignaturas (se repetirá en todas ellas) definida como ¿learning by doing¿ se le plantearán al alumno diferentes problemas que tendrá que ir resolviendo con las herramientas/conocimientos que se le irán proporcionando. El alumno estará monitorizado en todo momento por los profesores del curso. [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => **Salidas Profesionales:** 1. Desarrollador de Inteligencia Artificial Ética: Contribuir al diseño ético de sistemas de inteligencia artificial. 2. Experto en Ética de Datos: Gestionar de manera ética datos en proyectos de inteligencia artificial. 3. Asesor Legal en Tecnología: Ofrecer asesoramiento legal especializado en cuestiones de inteligencia artificial. 4. Analista de Impacto Social: Evaluar y comunicar el impacto social de proyectos de inteligencia artificial. 5. Responsable de Cumplimiento Normativo en IA: Garantizar el cumplimiento de normativas en proyectos de inteligencia artificial. 6. Investigador en Ética de la Inteligencia Artificial: Contribuir a la investigación en ética de la inteligencia artificial. **Perfil de Egreso:** 1. Competencia Técnica: Desarrollar, implementar y evaluar sistemas de inteligencia artificial. 2. Conocimiento Ético: Comprender y aplicar principios éticos relacionados con la inteligencia artificial. 3. Comprensión Legal: Familiaridad con el marco legal de la inteligencia artificial y capacidad para aplicarlo. 4. Pensamiento Crítico: Analizar desafíos éticos y legales, proponiendo soluciones efectivas. 5. Colaboración Interdisciplinaria: Colaborar con profesionales de diversas disciplinas. 6. Toma de Decisiones Éticas: Tomar decisiones éticas informadas en situaciones prácticas. 7. Responsabilidad Social: Actitud de contribución ética al desarrollo de la inteligencia artificial. 8. Adaptabilidad y Actualización Continua: Mentalidad de adaptación y disposición para actualización continua. [CRITERIO_ADMISION] => Se tendrán en cuenta los siguientes items: a) titulación estudiada; b) cursos realizados sobre el tema; c) experiencia profesional y d) entrevista personal. [CRITERIO_ADMISION2] => [CRITERIO_ADMISION3] => [FORMACION_APRENDIZAJE] => **Conocimientos:** 1. Adquirir conocimientos técnicos en principios y técnicas de inteligencia artificial. 2. Entender a fondo los dilemas éticos asociados con la inteligencia artificial. 3. Familiarizarse con los marcos legales y regulaciones relevantes. **Habilidades:** 1. Desarrollar la capacidad de analizar y evaluar implicaciones éticas de sistemas de inteligencia artificial. 2. Aplicar habilidades técnicas y éticas en proyectos prácticos. 3. Tomar decisiones éticas informadas en contextos de inteligencia artificial. 4. Mejorar habilidades de colaboración interdisciplinaria. **Actitudes:** 1. Cultivar una actitud de responsabilidad social en el desarrollo ético de inteligencia artificial. 2. Desarrollar una mentalidad de adaptabilidad a cambios normativos. 3. Fomentar una ética profesional sólida, destacando la importancia de la integridad y la ética en la práctica de la inteligencia artificial. [FORMACION_APRENDIZAJE2] => [FORMACION_APRENDIZAJE3] => [ANO_CURSO_DESC] => Curso 2024/2025 [programa] => Array ( [0] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 24723310 [AÑO_CURSO] => 36 [CODIGO] => 2 [NOMBRE_MATERIA] => IA: base tecnológica [NOMBRE_MATERIA_VAL] => IA: base tecnològica [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Datos: tipos. Big Data. Macine Learning. Deep Learning. IA. Modelos Fundacionales. Problemas de la IA. Implementaciones prácticas usando ORANGE. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Dades: tipus. Big data. Macine Learning. Deep Learning. IA. 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Dirección

Organizador: Departament d'Enginyeria Electrònica

Dirección: Emilio Soria Olivas. Catedrático/a de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València.

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