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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Key Topics Covered Foundations of closed-loop automation, including the Monitor–Analyse–Decide–Act model and its role in improving service reliability, efficiency, and SLA performance across network domains Telemetry and real-time observability, covering data collection from multi-domain sources, streaming analytics, and integration with assurance systems Analytics and decision-making frameworks, including rule-based and AI-driven policy engines for SLA monitoring, predictive analysis, and automated decision triggers Automated orchestration and remediation actions, enabling scaling, rerouting, reconfiguration, and fault recovery across RAN, Core, Transport, and Cloud End-to-end service assurance integration, including KPI monitoring, SLA enforcement, incident automation, and alignment with operational processes Learning Outcomes Apply closed‑loop automation frameworks (monitor → analyse → decide → act) Identify relevant telemetry/KPI sources for real‑time decisions Explain interplay between analytics engines and orchestration layers Understand assisted vs full closed‑loop implementation models." Target Audience Network automation engineers AI/analytics engineers supporting network assurance OSS platform architectsOperations teams responsible for service assurance and performance

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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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