1. Fundamentos de IA, Big Data y 5G

• Conceptos esenciales de IA: machine learning, deep learning, modelos supervisados y no supervisados.

• Arquitectura Big Data: sistemas distribuidos, almacenamiento masivo y procesamiento paralelo.

• Estructura de redes 5G: capacidades, baja latencia, edge computing y virtualización de red.

• Integración conceptual entre IA, Big Data y 5G.

2. Programación para Inteligencia Artificial

• Lenguajes y librerías de IA: Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit‑learn.

• Preparación y limpieza de datos.

• Entrenamiento de modelos: selección, ajuste y evaluación.

• Implementación de modelos predictivos y de clasificación.

3. Procesamiento y análisis de Big Data

• Ingesta y almacenamiento de datos en sistemas distribuidos.

• Procesamiento masivo con frameworks (Spark, Hadoop).

• Análisis en tiempo real mediante flujos de datos y streaming.

• Visualización y explotación de resultados.

4. Aplicaciones inteligentes en entornos 5G

• Edge computing para despliegue de IA cercana al usuario.

• Integración de IA en servicios 5G: IoT, movilidad, industria, salud, logística.

• Optimización de rendimiento en aplicaciones de baja latencia.

• Arquitecturas híbridas cloud‑5G.

5. Despliegue y operación de soluciones IA + Big Data

• Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes.

• APIs y microservicios para aplicaciones inteligentes.

• Seguridad y protección de datos en entornos 5G.

• Monitorización, mantenimiento y mejora continua.

6. Proyecto final aplicado

• Diseño y desarrollo de una solución inteligente basada en IA y Big Data.

• Integración con capacidades 5G reales o simuladas.

• Presentación y documentación técnica del proyecto.