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Tipo de titulación: Certificado "Inteligencia artificial: Experto en IA"
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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" -
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 -
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: 12 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)
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.
El curso está dirigido a auditores, especialistas y directivos de todas las áreas de la empresa, así como a gestores de proyectos y empleados de TI, proyectos, procesos y gestión de la calidad o proyectos de digitalización que deseen implantar y coordinar proyectos operativos de IA, auditar sistemas de IA y sistemas de gestión de IA o prepararse para la certificación de conformidad con la norma ISO/IEC 42001.
En todos los sectores se demandan especialistas y directivos que quieran impulsar a sus empresas en la transformación digital y puedan utilizar la IA como herramienta para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación en las empresas.
Su significativo certificado proporciona una visión detallada de las cualificaciones que ha adquirido y mejora sus perspectivas profesionales.
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).