Descripción
Microcredencial: Conceptos básicos de la IA para su aplicación en la Salud
40h
Noviembre 2025
Sesiones síncronas online semanales | Material asíncrono | Tutorización online
350€
350,00 €Añadir al carrito
Objetivos
- Proporcionar los conocimientos básicos para la comprensión sobre lo que es la IA, especialmente en el área del machine learning.
- Identificar las principales técnicas de IA aplicadas a la salud: machine learning y PLN.
- Conocer las principales técnicas de machine learning, su validación y sus métricas de evaluación.
- Conocer los fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural
- Identificar las principales fuentes de datos en el ámbito de la salud asistencial, clínica y de investigación biosanitaria
- Conocer el área de la computación natural y su incidencia en el ámbito de la biología de sistemas biomédicos.
- Conocer los diferentes niveles de análisis lingüístico para el estudio y comprensión profunda de la lengua, identificando sus elementos y características en cada nivel.
- Proporcionar los conocimientos básicos para la creación y gestión corpus lingüísticos de calidad, aplicando criterios de selección y estructuración que permitan obtener datos fiables y relevantes para el análisis lingüístico.
Datos básicos
Duración e inicio
Duración de 40h lectivas. Comienzo en noviembre de 2025
Modalidad
Curso 100% online (síncronas y asíncronas) grabadas para su posterior visualización
Dirigido a
Personal facultativo con responsabilidad asistencial. Personal facultativo con responsabilidad de gestión. Personal de investigación biosanitario. Personal sanitario en general que puede incluir profesionales TIC dedicados al sector de la salud.
Certificaciones
Certificación oficial de microcredencial emitido por la Universitat Politècnica de València y ValgrAI
Precio
¡Precio para primeras plazas de 350€!
Contenidos del curso
- Introducción: ¿Qué es la IA? IA fuerte, IA débil, singularidad. Algunas áreas de la IA. Machine learning y deep learning. Procesamiento de Lenguaje Natural. IA generativa. Modelos de lenguaje. IA explicable, responsable y ética. Fuentes de datos para la IA en salud. Ámbitos de aplicación de la IA en salud. Retos de la IA en salud.
- Machine learning: Principales técnicas de machine learning: redes neuronales artificiales, random forests, Support Vector Machines, etc. Técnicas de regresión. Clustering. Aprendizaje ensamblado: bagging y boosting. Entrenamiento y validación de los modelos. Sobreajuste. Métricas de evaluación para experimentos en machine learning.
- Procesamiento de Lenguaje Natural.
- Introducción al PLN.
- Evolución histórica del PLN.
- Aplicaciones de PLN: Recuperación de información, extracción de información, clasificación de información, desambiguación, minería de opiniones, simplificación, generación de resúmenes.
- Líneas de trabajo en PLN: Adaptación al dominio y casos de uso.
- Ecosistema de PLN.
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- Recursos lingüísticos: niveles de análisis y corpus.
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- Modelos del Lenguaje.
- ¿Qué es un modelo de lenguaje?
- ¿Cómo aprenden los LLMs?
- Métodos de evaluación de un LLMs.
- Resolución de tareas concretas con LLMs.
- Ejemplos prácticos del uso de LLMs.
- Modelos del Lenguaje.
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- Aplicaciones de PLN en salud y biomedicina.
- ¿Por qué el PLN es relevante en biomedicina? ¿Qué retos específicos enfrenta en este campo?
- Inteligencia Artificial Generativa aplicada a la biomedicina
- Ingeniería de Instrucciones (Prompting).
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Asistentes virtuales para biomedicina
- Observación de tendencias en biomedicina: T2Know
- Aplicaciones de PLN en salud y biomedicina.
Profesorado
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