El curso Fundamentos de la Inteligencia Artificial está diseñado para brindar a los participantes una introducción integral al campo de la inteligencia artificial (IA). A través de una combinación de conceptos teóricos y aplicaciones prácticas, los participantes obtendrán una base sólida en IA y sus diversos subcampos, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica. Exploramos el uso de la IA en la industria y, en particular, en las telecomunicaciones y sectores relacionados. Al final del curso, los participantes tendrán una sólida comprensión de los conceptos, técnicas y aplicaciones del mundo real de la IA, particularmente en las telecomunicaciones. Estarán equipados para realizar más estudios en IA o aplicar sus conocimientos a diversos dominios donde la IA juega un papel importante. Requisitos previos No existen requisitos previos específicos para este curso. Sin embargo, sería beneficioso tener una comprensión básica de los conceptos de programación. Contenidos del curso Introducción a la Inteligencia Artificial Aprendizaje automático Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Visión por computadora Robótica y Sistemas Autónomos IA en la industria Ética e IA responsable

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El curso Fundamentos de la Inteligencia Artificial está diseñado para brindar a los participantes una introducción integral al campo de la inteligencia artificial (IA). A través de una combinación de conceptos teóricos y aplicaciones prácticas, los participantes obtendrán una base sólida en IA y sus diversos subcampos, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica. Exploramos el uso de la IA en la industria y, en particular, en las telecomunicaciones y sectores relacionados. Al final del curso, los participantes tendrán una sólida comprensión de los conceptos, técnicas y aplicaciones del mundo real de la IA, particularmente en las telecomunicaciones. Estarán equipados para realizar más estudios en IA o aplicar sus conocimientos a diversos dominios donde la IA juega un papel importante. Requisitos previos No existen requisitos previos específicos para este curso. Sin embargo, sería beneficioso tener una comprensión básica de los conceptos de programación. Contenidos del curso Introducción a la Inteligencia Artificial Aprendizaje automático Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Visión por computadora Robótica y Sistemas Autónomos IA en la industria Ética e IA responsable

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Temas clave cubiertos Visión general de la orquestación multidominio para coordinar RAN, Core, Transporte y Nube para permitir la entrega de servicios 5G de extremo a extremo dentro de los marcos de Operaciones de Cero Contacto (Zero Touch Operations) Arquitectura de los sistemas de orquestación, incluyendo orquestadores en capas, integración de API e interacción con controladores SDN, NFV y plataformas nativas de la nube Uso de modelos de información y marcos de intención, incluyendo plantillas de servicio, API estándar y modelos de datos para la orquestación entre dominios y el "network slicing" Flujos de trabajo de orquestación de servicios de extremo a extremo, que cubren el diseño de servicios, la asignación de recursos, la activación y la interoperabilidad con múltiples proveedores Automatización de circuito cerrado e integración de aseguramiento, lo que permite decisiones basadas en telemetría, monitoreo de SLA y acciones de remediación automatizadas Resultados del aprendizaje Comprender la arquitectura y el propósito de la orquestación entre dominios (RAN/Core/Transporte/Nube) Traducir las intenciones comerciales en flujos de trabajo de servicios automatizados Aplicar modelos de información que permitan una orquestación independiente del proveedor Explicar el papel de la orquestación en la entrega de servicios 5G de extremo a extremo, incluyendo el "slicing" y el "chaining" Público objetivo Ingenieros de automatización y orquestación de redes Arquitectos de OSS/BSS y orquestación de servicios Ingenieros de integración de Core, RAN y transporte Ingenieros de operaciones de red que dan soporte a la entrega automatizada de servicios

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Temas clave cubiertos Fundamentos de la división de red 5G (network slicing), incluyendo tipos de segmentos, identificadores, separación de dominios y casos de uso para servicios de consumo y empresariales. Plantillas de segmentos y diseño basado en SLA, cubriendo parámetros de rendimiento, mapeo de KPI, control de admisión y configuración basada en políticas. Automatización del ciclo de vida de la división estática y dinámica, incluyendo instanciación bajo demanda, escalado, modificación y aprovisionamiento basado en orquestación. Coordinación de segmentos multi-dominio de extremo a extremo, cubriendo la integración de RAN, Transporte y Core para una entrega completa de servicios a través de redes heterogéneas. Garantía de segmentos y gestión de circuito cerrado, incluyendo monitoreo en tiempo real, análisis y optimización automatizada para mantener el rendimiento del SLA. Resultados del aprendizaje Diseñar plantillas de segmentos utilizando parámetros basados en SLA (latencia, rendimiento, disponibilidad) Diferenciar entre división estática y dinámica y la automatización del ciclo de vida Integrar la garantía, el análisis y la orquestación para la gestión de segmentos de circuito cerrado Evaluar casos de uso empresariales para la división de segmentos para empresas y consumidores Público objetivo Ingenieros de 5G Core y network slicing Arquitectos de soluciones empresariales Equipos de diseño de servicios de red y de productos Ingenieros de automatización que apoyan la entrega de servicios de extremo a extremo  

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Temas clave cubiertos Visión general de las operaciones de Zero Touch (ZTO), incluido su papel en las redes 5G/nativas de la nube y la evolución hacia operaciones impulsadas por la intención y habilitadas por la IA. Redes impulsadas por la intención y automatización de políticas, traduciendo la intención empresarial en acciones orquestadas para el aprovisionamiento, la escalabilidad y la optimización. Automatización de operaciones de red como la gestión de la configuración, la auto-reparación, la escalabilidad, la activación de servicios y la gestión de incidentes. Aplicación de IA/ML para análisis predictivos, detección de anomalías, análisis de la causa raíz y optimización de la red. Marcos de gobernanza, seguridad y confianza para garantizar operaciones automatizadas seguras, auditables y fiables." Resultados del aprendizaje Identificar los procesos operativos adecuados para la automatización completa frente al control con intervención humana. Comprender los marcos de políticas/intenciones que permiten operaciones sin intervención. Explicar las interacciones entre la orquestación, la garantía, la analítica y la IA en las operaciones de cero contacto. Reconocer las consideraciones de gobernanza y confianza en los dominios automatizados. Público objetivo Ingenieros de operaciones de red Ingenieros de automatización y orquestación Arquitectos de transformación digital y operaciones Equipos de garantía de servicio y gestión de red

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Temas clave cubiertos Fundamentos de la automatización de ciclo cerrado, incluyendo el modelo Monitorizar-Analizar-Decidir-Actuar y su papel en la mejora de la fiabilidad del servicio, la eficiencia y el rendimiento del SLA en todos los dominios de la red. Telemetría y observabilidad en tiempo real, cubriendo la recopilación de datos de fuentes multidominio, análisis de streaming e integración con sistemas de aseguramiento. Marcos de análisis y toma de decisiones, incluyendo motores de políticas basados en reglas y en IA para la monitorización de SLA, análisis predictivo y disparadores de decisiones automatizados. Orquestación automatizada y acciones de remediación, permitiendo el escalado, el redireccionamiento, la reconfiguración y la recuperación de fallos en RAN, Core, Transporte y Nube. Integración de aseguramiento de servicio de extremo a extremo, incluyendo monitorización de KPI, aplicación de SLA, automatización de incidentes y alineación con los procesos operativos. Resultados del aprendizaje Aplicar marcos de automatización de ciclo cerrado (monitorizar → analizar → decidir → actuar) Identificar fuentes de telemetría/KPI relevantes para decisiones en tiempo real Explicar la interacción entre los motores de análisis y las capas de orquestación Comprender los modelos de implementación de ciclo cerrado asistidos frente a los completos. " Público objetivo Ingenieros de automatización de redes Ingenieros de IA/análisis que apoyan el aseguramiento de la red Arquitectos de plataformas OSSEquipos de operaciones responsables del aseguramiento y rendimiento del servicio

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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria de las telecomunicaciones e impulsando la innovación conectada a nuevas cotas. Este curso integral profundiza en el papel de la IA en las telecomunicaciones y explora sus diversas aplicaciones, desde el aprendizaje automático hasta el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y la robótica. Los participantes adquirirán un conocimiento sólido sobre cómo la IA está transformando las redes de telecomunicaciones para hacerlas más eficientes y sostenibles, así como sobre su integración en arquitecturas en constante evolución para dar soporte a casos de uso de vanguardia como el metaverso, el transporte inteligente y la conducción autónoma. Además, el curso destaca la sinergia entre la IA y el Internet de las Cosas (IoT), dando lugar al potente concepto de AIoT (Inteligencia Artificial de las Cosas). Los participantes descubrirán cómo la IA está impulsando la innovación en diversos sectores, permitiendo ciudades más inteligentes, procesos de fabricación más eficientes y soluciones de salud personalizadas. Al finalizar el programa, los participantes dominarán los conceptos y técnicas de la IA, y estarán preparados para aplicar sus conocimientos en telecomunicaciones y otros ámbitos. Tanto si desean continuar sus estudios en IA como si prefieren aprovechar su experiencia en diversos campos, los participantes estarán capacitados para desenvolverse en la apasionante intersección de la IA y la innovación en telecomunicaciones. En un entorno digital en constante evolución, comprender los fundamentos de la IA es esencial para los profesionales del sector de las telecomunicaciones. Este curso no solo dota a los participantes de habilidades prácticas en IA, sino que también fomenta una profunda comprensión de las consideraciones éticas y la implementación responsable de las tecnologías de IA. Con un enfoque en aplicaciones reales y relevancia para la industria, este curso capacita a los participantes para aprovechar la IA e impulsar la innovación, mejorar la eficiencia y descubrir nuevas posibilidades en el dinámico ámbito de las telecomunicaciones y la innovación conectada. Contenido del curso Introducción a la Inteligencia Artificial Aprendizaje automático Aplicación del aprendizaje automático a la IA Procesamiento del lenguaje natural (PLN) Visión por computadora Robótica y sistemas autónomos La IA en la industria IAoT (Inteligencia Artificial de las Cosas) Ética e IA responsable

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