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AI Act

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP). Revisa formatos, requisitos, elementos incluidos y condiciones de certificación antes de reservar.

PECBExpert5 díasEn directoA tu ritmoPara empresas
  • Impartido por profesionales en activo, con un CISO en ejercicio
Christophe Mazzola

Impartido por

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

Ver perfil completo →

Para quién

Encaja si eres.

  • ✓Profesionales de IA activamente implicados en el desarrollo e implementación de tecnologías de IA
  • ✓Profesionales de IA con experiencia que desean mantenerse al día con las tendencias emergentes y reforzar sus habilidades de liderazgo
  • ✓Científicos de datos centrados en el desarrollo y la optimización de modelos de IA
  • ✓Directores de TI que supervisan proyectos e iniciativas de IA dentro de sus organizaciones
  • ✓Responsables de riesgos y cumplimiento que gestionan los riesgos relacionados con la IA y el cumplimiento normativo
  • ✓Ejecutivos como CIOs, CEOs y COOs que toman decisiones estratégicas relacionadas con la IA
  • ✓Profesionales que aspiran a roles ejecutivos en IA y que necesitan una comprensión integral del campo

Aviso honesto

NO es para. Cuándo descartarlo.

Preferimos que guardes tu dinero antes que compres el itinerario equivocado.

  • ✗Los principiantes sin ninguna experiencia en programación ni conocimientos de IA pueden encontrar el ritmo del segundo día en adelante exigente sin un estudio previo por su cuenta
  • ✗Los profesionales que buscan una especialización profunda en una única subdisciplina de IA, como la investigación avanzada en NLP, encontrarán que el curso es de alcance amplio y no de especialización profunda
  • ✗Quienes buscan únicamente una visión general de gestión no técnica pueden encontrar las sesiones de machine learning y deep learning más detalladas de lo que necesitan

Resultados

Qué podrás hacer

  • 1Explicar los principios fundamentales de la IA y describir cómo se aplica en diferentes dominios
  • 2Realizar análisis de datos y producir visualizaciones que respalden la toma de decisiones en proyectos de IA
  • 3Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo a problemas prácticos
  • 4Implementar arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes neuronales convolucionales, para tareas de aprendizaje profundo
  • 5Describir cómo funcionan los sistemas de procesamiento del lenguaje natural y las metodologías de visión por computadora
  • 6Explicar el papel de la robótica y los sistemas expertos en la automatización impulsada por IA
  • 7Identificar riesgos relacionados con la IA y aplicar medidas de cumplimiento para mitigarlos
  • 8Desarrollar estrategias de IA ética alineadas con los valores organizacionales y la normativa aplicable

Programa

Día a día

Día 1Fundamentos de IA y análisis de datos

  • Principios y aplicaciones fundamentales de la IA

    Este módulo introduce los conceptos fundamentales que sustentan la inteligencia artificial, cubriendo su historia, los paradigmas clave y el rango de dominios en los que la IA se aplica actualmente.

  • Técnicas de análisis de datos y visualización

    Los participantes aprenden a realizar análisis de datos fundamentales y a crear visualizaciones significativas que proporcionen los conocimientos necesarios para guiar el desarrollo y la evaluación de proyectos de IA.

Al final del día

  • • Explicar qué es la IA y mapear sus principales áreas de aplicación
  • • Producir visualizaciones de datos que generen conocimientos accionables para proyectos de IA
Día 2Machine Learning

  • Aprendizaje supervisado y no supervisado

    Este módulo cubre la base teórica y la aplicación práctica de algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado, incluyendo la selección, el entrenamiento y la evaluación de modelos.

  • Aprendizaje por refuerzo

    Los participantes exploran cómo el aprendizaje por refuerzo permite a los agentes de IA aprender comportamientos óptimos mediante la interacción con un entorno, incluyendo los algoritmos clave y los casos de uso.

Al final del día

  • • Construir y evaluar modelos de machine learning utilizando enfoques supervisados y no supervisados
  • • Describir en qué se diferencia el aprendizaje por refuerzo de otros paradigmas de ML y en qué contextos es aplicable
Día 3Deep Learning y procesamiento del lenguaje natural

  • Redes neuronales y arquitecturas de deep learning

    Este módulo examina cómo se estructuran las redes neuronales, cómo se entrenan y cómo las arquitecturas avanzadas de deep learning, como las redes neuronales convolucionales, amplían sus capacidades.

  • Sistemas de procesamiento del lenguaje natural

    Los participantes adquieren una comprensión de cómo los sistemas NLP procesan, interpretan y generan lenguaje humano, incluyendo técnicas fundamentales y aplicaciones reales destacadas.

Al final del día

  • • Implementar una red neuronal básica y explicar cómo una CNN procesa los datos de entrada
  • • Describir los componentes clave de un pipeline NLP y sus funciones
Día 4Visión por computadora, robótica, seguridad en IA, estrategia de IA, gobernanza y gestión de riesgos

  • Visión por computadora y robótica

    Este módulo introduce las metodologías de visión por computadora para interpretar datos visuales y explica cómo la robótica y los sistemas expertos se utilizan para habilitar la automatización impulsada por IA.

  • Seguridad y gestión de riesgos de IA

    Los participantes aprenden a identificar amenazas de seguridad específicas de IA, aplicar medidas de mitigación de riesgos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones relevantes que rigen los sistemas de IA.

  • Ética, gobernanza y estrategia de IA

    Este módulo cubre cómo desarrollar estrategias de IA ética, establecer marcos de gobernanza y alinear las iniciativas de IA con los valores organizacionales y las expectativas sociales.

Al final del día

  • • Identificar vulnerabilidades de seguridad en sistemas de IA y describir las contramedidas adecuadas
  • • Redactar una estrategia de gobernanza y ética de IA alineada con los requisitos organizacionales y regulatorios
  • • Conectar los conceptos de visión por computadora y robótica con escenarios prácticos de automatización
Día 5Consolidación y preparación para el examen

  • Revisión de conocimientos entre dominios

    Esta sesión repasa los siete dominios de competencia examinados durante la semana, ayudando a los participantes a consolidar la comprensión e identificar las áreas que requieren revisión adicional antes de la evaluación.

  • Orientación para el examen y sesión de preguntas y respuestas

    Los participantes reciben una visión general de la estructura del examen PECB Certified Artificial Intelligence Professional y tienen la oportunidad de resolver las preguntas pendientes antes de realizarlo.

Al final del día

  • • Identificar las lagunas de conocimiento personal en los siete dominios de competencia CAIP
  • • Afrontar el examen con claridad sobre su alcance y estructura

Sesiones públicas

Próximas sesiones públicas

Grupos de inscripción abierta. Elige una fecha y reserva tu plaza. ¿Prefieres un grupo privado para tu equipo? Solicitar presupuesto in-house.

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Análisis en profundidad

Todo lo que incluye esta certificación

El detalle detrás del titular. Lee a tu ritmo. Cada sección responde a una pregunta que los compradores nos hacen en las llamadas de descubrimiento.

  • Día 1: Fundamentos de IA y análisis de datos
  • Día 2: Machine Learning
  • Día 3: Deep Learning y procesamiento del lenguaje natural
  • Día 4: Visión por computador, robótica, estrategia de IA, gobernanza y gestión de riesgos
  • Día 5: Examen de certificación
  • Dominio 1: Conceptos y principios fundamentales de la inteligencia artificial
  • Dominio 2: Análisis de datos y visualización
  • Dominio 3: Construcción de modelos de Machine Learning
  • Dominio 4-5: Conceptos de Deep Learning y NLP
  • Dominio 6-7-8: Conocimiento y aplicación de visión por computador, robótica y sistemas expertos
  • Dominio 9: Riesgo, privacidad y cumplimiento en IA
  • Dominio 10: Ética, gobernanza y estrategia de IA

Lista de exámenes PECB

Normas y políticas de examen

Nuestros cursos están disponibles en varios formatos para adaptarse a sus necesidades. El precio varía según el formato seleccionado. Algunas opciones, como las clases en directo o presenciales, pueden requerir una cotización personalizada en función de la disponibilidad y la logística.

  • Los honorarios de certificación y examen están incluidos en el precio del curso.
  • Los participantes recibirán materiales del curso con más de 400 páginas de información, ejemplos prácticos, ejercicios y cuestionarios.
  • Se expedirá a los participantes que hayan asistido al curso una certificación de finalización equivalente a 31 créditos CPD (Continuing Professional Development).
  • Los candidatos que hayan completado el curso pero no hayan superado el examen podrán repetirlo gratuitamente una vez dentro de un período de 12 meses a partir de la fecha inicial del examen.

¿Por qué debería asistir?

  • Comprender y navegar por las últimas tendencias y tecnologías de IA.
  • Construir y optimizar sistemas de IA que impulsen la innovación.
  • Abordar desafíos críticos como el sesgo en la IA, las cuestiones de privacidad y el cumplimiento normativo.
  • Alinear estratégicamente las soluciones de IA con los objetivos de la organización para maximizar el valor.

¿A quién va dirigido?

  1. Profesionales de IA involucrados activamente en el desarrollo e implementación de tecnologías de IA
  2. Profesionales de IA con experiencia que buscan ampliar sus conocimientos, mantenerse actualizados con las últimas tendencias y perfeccionar sus habilidades de liderazgo
  3. Científicos de datos responsables del desarrollo y la optimización de modelos de IA
  4. Responsables de TI que supervisan proyectos e iniciativas de IA en sus organizaciones
  5. Entusiastas de la IA que aspiran a acceder a roles de liderazgo, como gestores de proyectos de IA o estrategas de IA
  6. Responsables de riesgos y cumplimiento encargados de gestionar los riesgos relacionados con la IA y garantizar el cumplimiento de la normativa
  7. Directivos, incluidos CIOs, CEOs y COOs, que desempeñan un papel clave en los procesos de toma de decisiones relacionados con la IA
  8. Profesionales que aspiran a roles ejecutivos en IA y que necesitan una comprensión integral de las tecnologías de IA y sus aplicaciones

Objetivos de aprendizaje

  1. Explicar los principios fundamentales de la IA y sus diversas aplicaciones.
  2. Realizar análisis de datos y crear visualizaciones significativas para apoyar proyectos de IA.
  3. Aplicar técnicas de Machine Learning a problemas del mundo real, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
  4. Implementar redes neuronales simples y arquitecturas avanzadas de Deep Learning como las CNN.
  5. Comprender los sistemas NLP y las metodologías de visión por computador.
  6. Comprender la robótica y los sistemas expertos para la automatización impulsada por IA.
  7. Identificar y mitigar los riesgos de la IA garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de la normativa.
  8. Desarrollar estrategias de IA ética alineadas con los valores de la organización y las necesidades de la sociedad.

Enfoque pedagógico

  • Plan de estudios integral: el curso combina conocimientos teóricos con ejemplos del mundo real para garantizar que los participantes adquieran conceptos de IA tanto fundamentales como avanzados.
  • Ejercicios prácticos: las actividades y proyectos prácticos simulan escenarios reales, permitiendo a los participantes aplicar sus competencias de forma efectiva.
  • Aprendizaje interactivo: debates en grupo y tareas colaborativas para un mayor compromiso y experiencias de aprendizaje compartidas.
  • Preparación para la certificación: el curso incluye cuestionarios y ejercicios estrechamente alineados con el formato del examen de certificación.

FAQ

Lo que siempre preguntan los compradores

¿La asistencia a esta formación otorga automáticamente la certificación CAIP?+

No. Completar el curso de formación significa que ha participado en todas las sesiones didácticas, pero no concede la credencial PECB Certified Artificial Intelligence Professional. Para obtener la certificación, debe superar por separado el examen PECB CAIP y cumplir los requisitos de credencial de PECB, que incluyen actividades de experiencia profesional relevante.

Cyber Academy imparte el programa de formación. El examen y la certificación son gestionados íntegramente por PECB; los candidatos deben consultar directamente a PECB para conocer los requisitos y procedimientos actuales.

¿Qué amplitud tiene el contenido técnico y se requieren conocimientos de programación?+

El curso abarca una amplia gama de temas de IA, desde el análisis de datos y el machine learning hasta el deep learning, NLP, visión por computadora y gobernanza de IA. El plan de estudios está diseñado para ofrecer a los profesionales tanto comprensión técnica como perspectiva estratégica.

Se recomienda un conocimiento general de programación básica, pero el curso no es un programa de ingeniería de software. Los participantes que no sean desarrolladores seguirán participando de forma significativa en los contenidos de gobernanza, riesgo, ética y estrategia cubiertos en los días finales.

¿Qué dominios de competencia cubre el examen PECB CAIP?+

Según PECB, el examen aborda siete dominios: conceptos y principios fundamentales de la IA; análisis de datos y visualización; construcción de modelos de machine learning; deep learning y procesamiento del lenguaje natural; visión por computadora y robótica; seguridad en IA; y ética, gobernanza y estrategia de IA.

Para obtener información sobre el formato del examen, los idiomas disponibles y las modalidades de realización, los candidatos deben consultar la lista oficial PECB List of Exams y las Examination Rules and Policies.

¿Este curso está más orientado a las habilidades técnicas o al liderazgo y la gobernanza?+

El curso cubre deliberadamente ambas dimensiones. Los días 1 a 3 están más orientados a la parte técnica, cubriendo análisis de datos, machine learning, deep learning y NLP. El día 4 aborda temas aplicados como seguridad en IA, estrategia ética y gobernanza, lo que hace que el programa sea relevante tanto para profesionales técnicos como para líderes.

Esta amplitud es intencional, ya que la credencial CAIP está dirigida a profesionales que necesitan operar eficazmente en contextos de IA tanto técnicos como estratégicos.

¿Qué actividades de experiencia profesional se reconocen para la credencial CAIP?+

Según PECB, las actividades reconocidas incluyen análisis fundamental de datos, visualización y preprocesamiento; implementación de modelos de machine learning supervisados y no supervisados; trabajo práctico con conceptos de deep learning; y el desarrollo o la aplicación de marcos de gobernanza, ética y gestión de riesgos de IA que promuevan la transparencia, la equidad y el cumplimiento.

Los candidatos deben verificar los requisitos actuales de la credencial directamente con PECB, ya que estos pueden actualizarse con el tiempo.

Siguiente paso

Hacia dónde lleva esto

Guía pilar

Leer la guía completa de AI Act

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¿Listo para certificarte?

Impartido por un CISO en ejercicio. Precios y condiciones del examen visibles desde el principio.

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