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Tipo de titulación: Certificado "Inteligencia artificial: Experto en IA"
Certificado "Gestor de marketing de contenidos" -
Cualificaciones adicionales: Certificado "Representante de AI con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
Certificado "AI Manager con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
Certificado "Auditor de IA con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
Certificado "Conocimientos básicos de diseño web y CMS"
Certificado "Gestor certificado de marketing de contenidos
Certificado "Certified SEM Manager -
Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Auditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Certified Content Marketing Manager:in
Certified SEM Manager -
Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 24 Semanas
Inteligencia artificial: Oficial de IA
Introducción a la comunicación profesional con AI (aprox. 3 días)
Estrategias y tipos de incitación
Componentes clave para un prompting eficaz
Prompting en la generación de textos vs. prompting en la generación de imágenes y vídeos
Prompting en investigación, generación de textos y con agentes de IA
Desarrollo de una biblioteca interna de instrucciones
Fundamentos jurídicos y cumplimiento de la IA en la empresa (aprox. 4 días)
Introducción a la función del responsable de IA (tareas, diferenciación de otras funciones)
Visión general de las leyes y reglamentos pertinentes (GDPR, Ley de IA, responsabilidad por productos defectuosos, derechos de autor)
Normativa nacional y de la UE (incluida la Ley de IA)
Visión general de la norma ISO/IEC 42001
Importancia de los sistemas de gestión de la IA en el contexto empresarial
Estrategias de cumplimiento
Marcos de gobernanza
Documentación y obligaciones de transparencia
Gestión de riesgos y protección de datos en proyectos de IA (aprox. 3 días)
Tipos de riesgo (sesgo, errores, riesgos éticos)
Evaluación de riesgos
Matriz de riesgos
Planificación de medidas
Protección y seguridad de los datos
Ética de los datos
Transparencia
Gestión de proyectos y garantía de calidad para proyectos de IA (aprox. 3 días)
Métodos de gestión de proyectos de IA
Garantía de calidad y procesos de aceptación
Procedimientos de prueba
Análisis de las partes interesadas
Estrategias de comunicación
Conceptos de formación para empleados
Gestión de datos y gobernanza en proyectos de IA (aprox. 2 días)
Calidad e integridad de los datos
Responsabilidades en la gestión de datos
Desarrollo de un marco de gobernanza
Gestión del cambio y formación para la introducción de la IA (aprox. 1 día)
Hacer frente a la resistencia
Conceptos de formación para empleados
Desarrollo de un plan de gestión del cambio
Creación de una hoja de ruta para ampliar los proyectos de IA (aprox. 1 día)
Estrategias a largo plazo
Infraestructura escalable
Criterios de selección de herramientas
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "Representante de AI con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)
Inteligencia artificial: Gestor de IA
Fundamentos de los proyectos operativos de IA (aprox. 5 días)
Introducción a la IA, ML, DL, PNL y visión por ordenador (enfoque operativo)
Funciones y tareas: Establecimiento, funcionamiento y revisión de la eficacia del sistema de gestión de conformidad con la norma ISO 42001.
Delimitación de funciones y colaboración: responsable de IA, gestor de IA y auditor de IA
Identificación y evaluación de casos de uso operativo en la empresa
Inicio del proyecto: definición del objetivo, alcance, análisis de viabilidad
Gestión de las partes interesadas
Creación de valor y retorno de la inversión a través de la IA
Iniciativas exitosas de IA en la gestión
Gestión de datos y uso de herramientas (aprox. 3 días)
Preparación, calidad e integración de datos
Selección y aplicación de herramientas y plataformas de IA
Indicaciones prácticas para aplicaciones de texto, imagen y vídeo
Creación de canalizaciones de datos sencillas
Introducción a los conceptos de MLOps
Opciones de automatización de la IA en funcionamiento
Formación, validación y uso de modelos (aprox. 2 días)
Formación y validación de modelos
Procedimientos de prueba: Caja negra, caja blanca, pruebas unitarias
Utilización de modelos
Seguimiento y optimización iterativa
Integración de agentes de IA en los proyectos
Gestión de riesgos y garantía de calidad (aprox. 2 días)
Riesgos operativos: Sesgos, errores, riesgos éticos, protección de datos
Garantía de calidad: indicadores clave de rendimiento, seguimiento, procesos de aceptación
Sistema de gestión según ISO 42001 y marco jurídico
Seguridad y explicabilidad de los sistemas de IA
Gestión operativa de proyectos y métodos ágiles (aprox. 2 días)
Métodos ágiles: Scrum, Kanban, ciclos de implantación iterativos
Planificación de recursos y presupuestos
Comunicación entre el equipo y las partes interesadas
Optimización continua y estrategias de resolución de problemas (CIP)
Colaboración con socios externos
Desarrollo organizativo, gobernanza y gestión del cambio (aprox. 3 días)
Análisis de los procesos de la empresa
Análisis del nivel de madurez, análisis GAP
Gobernanza de la IA y desarrollo de estrategias
Desarrollo de una estructura organizativa sostenible
Responsabilidades y asignación de funciones
Estrategias de comunicación
Formación de los empleados
Lucha contra la resistencia
Sostenibilidad y responsabilidad digital de las empresas (RDC)
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "AI Manager con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)
Inteligencia artificial: auditor de IA
Conceptos básicos y condiciones marco (aprox. 4 días)
Funciones, tareas y responsabilidades en las auditorías de IA
Diferenciación de otras funciones (por ejemplo, director de IA)
Principios de auditoría según ISO 19011 (objetividad, independencia, transparencia)
Base normativa: ISO/IEC 42001 - estructura, requisitos, pruebas
Ley de AI de la UE: disposiciones pertinentes para los auditores
Directrices nacionales y normas específicas del sector
El ciclo PDCA en el contexto de la auditoría
Tipos de auditoría: auditorías de sistemas, procesos, productos y conformidad
Resumen de las fases 1 y 2
Requisitos de documentación y verificación
Riesgos específicos de la IA como objetos de auditoría (sesgo, explicabilidad, solidez, seguridad, calidad de los datos)
El estímulo en el contexto de la auditoría
Criterios de ensayo reglamentarios y técnicos (aprox. 4 días)
Requisitos de cumplimiento específicos de la IA
Protección de datos (GDPR y requisitos específicos del sector)
Seguridad de los sistemas de IA (ciberseguridad, control de acceso)
Requisitos de calidad de los datos de entrenamiento y ensayo
Validación y verificación de modelos
Explicabilidad y transparencia de las decisiones de IA
Métricas de rendimiento (exactitud, precisión, recuperación, solidez)
Principios éticos y equidad
Normas adicionales específicas del sector (por ejemplo, ISO 13485, ISO 26262, directrices BaFin)
Planificación y metodología de la auditoría (aprox. 4 días)
Definición de los objetos y objetivos de la auditoría
Creación de un plan de auditoría (recursos, calendario, funciones, comunicación)
Creación de cuestionarios y listas de comprobación
Evaluación del riesgo y la pertinencia de los puntos de auditoría
Selección de métodos de auditoría adecuados (preguntas, revisión de documentos, pruebas técnicas)
Definición de documentos justificativos y tipos de pruebas
Realización de la auditoría (aprox. 3 días)
Revisión de documentos (Fase 1) - Requisitos de la documentación de IA
Técnicas de entrevista y diálogo en la auditoría
Auditoría in situ (Etapa 2) - Utilización de herramientas de auditoría
Realización de pruebas técnicas (caja negra, caja blanca, pruebas de estrés)
Utilización de herramientas técnicas (software de auditoría, análisis de registros, revisión de código)
Recopilación, validación y estructuración de los documentos de auditoría
Evaluación e informe (aprox. 2 días)
Elaboración de un informe de auditoría con ayuda de preguntas
Presentación de los puntos débiles en función del riesgo
Medidas sugeridas y estrategias de seguimiento
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "Auditor AI con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)
Conocimientos básicos de diseño web y CMS
Fundamentos del diseño web HTML5 y CSS3 con Adobe Dreamweaver y Notepad++ (aprox. 12 días)
Introducción al tema
Introducción a los entornos de desarrollo (Notepad++ y Dreamweaver)
Componentes de un sitio web
Estructura básica de HTML5 compatible con los motores de búsqueda
Pautas de código y convenciones de nomenclatura
Estructura de las etiquetas y atributos HTML
Hipervínculos (relativos, absolutos, internos, externos)
Listas, imágenes, tablas, formularios
Formateo con CSS3 (hojas de estilo en cascada)
Sitios web fijos y responsivos (flexibles)
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Planificación y estructuración de sitios web (aprox. 2 días)
Proceso de concepción, planificación de recursos, monetización
Concepción, diseño de páginas y estructura de un sitio web/proyecto web
Preparación del material gráfico (tamaños, recortes, almacenamiento optimizado para la web)
Cuestiones jurídicas (pie de imprenta, protección de datos, descargo de responsabilidad)
Conceptos básicos de CMS con WordPress (aprox. 3 días)
Dashboard (interfaz de usuario) de WordPress
Gestión de usuarios y perfil (áreas protegidas por contraseña y gestión de derechos)
Gestión de medios
Gestión de comentarios
Creación y edición de páginas y entradas
Editor visual y de texto
Publicación
Área de diseño: menús, widgets, editor CSS, ejemplo de tema
Provisión de descargas
Información teórica sobre actualizaciones
Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)
Reflexionar y consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Experiencia en marketing de contenidos
Fundamentos del trabajo periodístico (aprox. 4 días)
Redacción, edición
Técnicas de investigación periodística, investigación en línea
Normas periodísticas
Estructuras y métodos de trabajo de las redacciones y redacciones en línea
Taller de textos/ejercicios de redacción
Tipos de texto (noticias, reportajes, crónicas, retratos, comentarios, reseñas)
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Fundamentos del marketing de contenidos (aprox. 7 días)
Desarrollo y documentación de estrategias
Planificación de proyectos
Definir objetivos y determinar métricas
Determinar grupos objetivo según aspectos psicosociales y demográficos
Aplicar el recorrido del cliente y los modelos relacionados para la planificación estratégica
La combinación adecuada de diferentes contenidos
Experiencia omnicanal a través de diferentes puntos de contacto
Storytelling en el marketing de contenidos: estructuras de historias simples y complejas para diferentes canales
Aumento del alcance (aprox. 3 días)
Distribución eficaz de contenidos
Diferentes tipos de blogs corporativos
Breve introducción a WordPress
Planificación y gestión de un blog
Contenido optimizado para SEO
Marketing por correo electrónico
Medición de la eficacia de las medidas
Legal (aprox. 2 días)
Reconocer los escollos legales
Derecho de Internet
Responsabilidad por contenidos propios y ajenos
Derecho de autor
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 4 días)
Experiencia Marketing SEM
Conceptos básicos de la optimización de motores de búsqueda (aprox. 3 días)
Motores de búsqueda en Internet
Búsqueda universal de Google
Motores de búsqueda verticales
Páginas de resultados y aciertos
Fragmentos enriquecidos
Gráfico de conocimiento de Google
PageRank
Autoridad de dominio
Resultados de búsqueda/configuración de búsqueda de Google
RankBrain
Consultas de búsqueda con referencia local / SEO local
SEO social
Búsqueda por voz
Procesos SEO (aprox. 2 días)
Pasos del proceso SEO
Definir los objetivos SEO
Grupo objetivo/persona
Palabras clave candidatas
KPI de SEO
Conversiones
Calidad del contenido
Señales de clasificación de Google
Intención de búsqueda
Frecuencia interna de documentos (WDF)
Frecuencia inversa de documentos (IDF)
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Optimización del sitio web (aprox. 3 días)
Optimización para dispositivos móviles (AMP)
Meta tags/meta description/meta title
Contenido duplicado
Web semántica/búsqueda
Datos estructurados y su significado/posibles usos
Comprobación de los tiempos de carga de un sitio web
Comprobación de la dirección IP de los dominios
Funciones de seguridad del protocolo https
Robots.txt
Textos de anclaje
Sanciones de Google
Consultas de búsqueda con referencia local/Local SEO
Desarrollos de accesibilidad
Control del éxito SEO (aprox. 3 días)
Realizar el control de éxito sin herramientas comerciales
Herramientas para el control del ranking
Índice de Google/Directrices de calidad de Google
Backlinks y medidas de construcción de enlaces
Índice de visibilidad
Análisis OnPage
Google Ads (aprox. 2 días)
Anuncios Google
Análisis de la intención de búsqueda
Creación de listas de palabras clave
Tipos de campaña/objetivos/estructura de los anuncios de búsqueda de Google
Planificador de palabras clave de Google
Configuración y gestión de campañas
Subasta de anuncios de Google
Analítica web (aprox. 3 días)
Analítica web
Objetivos y funciones
Protección de datos
Medición del alcance
Posibilidades y límites de los datos que se pueden recopilar
Configuración de Google Analytics 4/cuenta de demostración
Informes en tiempo real
Análisis de grupos objetivo
Origen de los visitantes del sitio web
Seguimiento de eventos y objetivos
Seguimiento de eventos
Consola de búsqueda de Google
Comportamiento de los visitantes
Google Tag Manager
cookies
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 4 días)
Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.
Después del curso, serás capaz de asumir la responsabilidad del uso seguro, ético y eficaz de la inteligencia artificial. Podrás identificar el potencial empresarial de la IA, aplicar con éxito procesos de gestión del cambio y seleccionar las herramientas adecuadas para planificar estratégicamente, gestionar operativamente y anclar de forma sostenible proyectos de IA en la empresa e impulsar la transformación digital. También tendrá los conocimientos necesarios para planificar auditorías de IA de acuerdo con las normas, coordinarlas entre departamentos e integrarlas con éxito en los procesos de gestión y auditoría existentes.
Después del curso, conocerá los términos y medidas más importantes del marketing de contenidos. Podrás evaluar contenidos de forma profesional y legal y presentarlos con el mayor alcance posible, así como planificar entradas de blog de forma eficiente y diseñarlas de forma atractiva.
En el campo del marketing online, te especializarás en la comunicación de contenidos y encontrarás empleo en agencias de marketing, medios sociales y agencias de publicidad. En todos los sectores, se buscan gestores de marketing de contenidos en todas las empresas que valoran una presencia profesional en internet.
Los conocimientos adicionales en el uso estratégico de proyectos de IA y su cualificación certificada por TÜV Rheinland le abrirán nuevas oportunidades profesionales en el mercado laboral actual.
Concepto didáctico
Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).
Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.
Aula virtual alfaview
Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.
Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).