Máster online
Duración : 1 Año
Permite conocer sobre el ser humano como ser creativo, la
introducción al sector artístico y cultural, los fundamentos de la
inteligencia artificial, el aprendizaje automático o machine
learning, el aprendizaje profundo o deep learning, la inteligencia
artificial generativa, la ingeniería de prompt o prompt
engineering, las artes visuales, la música y creación sonora, la
literatura y narrativa, las artes escénicas y audiovisuales, el
diseño, moda y publicidad, entre otros conceptos relacionados.
Además, al final de cada unidad didáctica el alumno/a
encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirán hacer
un seguimiento del curso de forma autónoma y reforzar
aquellos aspectos que considere oportunos.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
A quién va dirigido
Esta titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional.
Temario completo de este curso
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR ARTÍSTICO Y CREATIVO
MÓDULO 1. EL SER HUMANO COMO SER CREATIVO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN DE CREATIVIDAD
1. Origen y evolución
2. Diferencias entre creatividad, innovación e imaginación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNDAMENTOS DE LA CAPACIDAD CREATIVA
1. Bases biológicas y neurológicas-Funcionamiento del cerebro creativo-Procesos cognitivos implicados
2. Perspectiva psicológica-Teorías del pensamiento divergente y convergente-Factores internos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DESARROLLO Y ESTIMULACIÓN DE LA
CREATIVIDAD
1. Etapas vitales-Infancia-Adultez-Vejez
2. Educación y estrategias de estimulación-Modelos pedagógicos
3. Obstáculos-Bloqueos cognitivos-Condicionamientos sociales
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MANIFESTACIONES DE LA CREATIVIDAD
1. Ámbito artístico-Literatura-Música-Artes plásticas-Arte digital
2. Ámbito científico-Formulación de teorías-Innovación experimental
3. Ámbito tecnológico-Desarrollo de herramientas-Diseño de experiencias interactivas
4. Ámbito social y colectivo-Cocreación-Creatividad colectiva
UNIDAD DIDÁCTICA 5. TÉCNICAS Y DINÁMICAS
1. Generación de ideas-Brainstorming-SCAMPER-Sinéctica
2. Organización y análisis-Mapas mentales-Six thinking hats
3. Innovación aplicada-Design thinking
MÓDULO 2. INTRODUCCIÓN AL SECTOR ARTÍSTICO Y CULTURAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL SECTOR ARTÍSTICO
1. Cultura y arte en la sociedad contemporánea
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÁREAS Y DISCIPLINAS
1. Artes visuales-Pintura-Escultura-Fotografía
2. Artes escénicas-Teatro-Danza-Ópera-Circo
3. Literatura-Narrativa-Poesía-Cómic-Novela gráfica
4. Audiovisual-Cine-Televisión-Animación-Videojuegos
5. Métodos auditivos y nuevos formatos-Radio-Pódcast-Streaming
6. Diseño-Gráfico-Editorial-Digital-De interacción
7. Comunicación visual
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTRUCTURA DEL SECTOR
1. Agentes-Artistas-Gestores-Instituciones-Empresas
2. Espacios culturales-Museos-Teatros-Galerías-Festivales
3. Públicos y audiencias
4. Mercados y redes de distribución
MÓDULO 3. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Origen y evolución
2. Ramas
3. Aplicaciones-Computación-Medicina-Finanzas-Industria pesada-Atención al cliente-Industria automotriz-Juegos y juguetes-Música
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA ARTÍSTICO
1. Uso de datos-Gestión y almacenamiento de obras-Plataformas digitales y metadatos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL ARTE Y LA CREATIVIDAD
MÓDULO 4. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING
1. Calidad y fiabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE APRENDIZAJE
1. Aprendizaje supervisado-Árboles de decisión-K vecinos más cercanos-Máquinas de vectores de soporte-Regresión logística-Clasificación de Naive Bayes
2. Aprendizaje no supervisado-Agrupamiento o clustering-Reducción de dimensionalidad
3. Aprendizaje por refuerzo-Q-learning-Policy gradient
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN DE MODELOS
1. Métricas de evaluación-Clasificación-Regresión-Ranking-Estadísticas-Visión informática-Procesamiento del lenguaje natural
MÓDULO 5. APRENDIZAJE PROFUNDO O DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
PROFUNDO O DEEP LEARNING
1. Elementos constitutivos
2. Características
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
1. Funcionamiento-Dinámica computacional de la neurona artificial-Ajuste de parámetros-Proceso de aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TIPOS DE MODELOS
1. Redes neuronales convolucionales
2. Redes neuronales recurrentes
3. Modelos de transformadores
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA?
1. Tipos de contenido generado-Texto-Imágenes-Vídeo-Audio-Datos estructurados
2. Métodos de generación-Generación autorregresiva-Generación basada en ruido latente-Entrenamiento adversarial-Técnicas de enmascaramiento
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS FUNCIONALES O FOUNDATION
MODELS
1. Entrenamiento y adaptación
2. Representaciones generadas por los modelos
-Multimodales
-Multilingües
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURAS PRINCIPALES
1. Redes generativas antagónicas
2. Autocodificadores variacionales
3. Transformadores o transformers
4. Arquitecturas híbridas y emergentes
MÓDULO 7. INGENIERÍA DE PROMPT O PROMPT ENGINEERING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA INGENIERÍA DE
PROMPT O PROMPT ENGINEERING
1. Elementos de un prompt
2. Principios de diseño
3. Parámetros de generación
-Métodos deterministas
-Técnicas de sampling
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS
1. Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot
2. Prompt con pocas muestras o few-shot
3. Cadena de pensamiento o chain of thought
4. Generación aumentada por recuperación
5. ReAct
6. Autoconsistencia
7. Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining
8. Prompt basado en roles o role prompting
9. Conocimiento generado
10. Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts
11. Prompt activo
12. Estímulo direccional
13. Ingeniería automática de prompts
14. Personalización de prompt o prompt reframing
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUENAS PRÁCTICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLATAFORMAS PARA LA GESTIÓN Y
OPTIMIZACIÓN DE PROMPTS
1. Prompthub
2. PromptBase
3. FlowGPT
4. PromptLayer