Introducción a la inteligencia artificial para el bien social. IFCD0191.

Este Manual es el más adecuado para impartir la especialidad formativa IFCD0191 "Introducción a la inteligencia artificial para el bien social" y cumple fielmente con los Conocimientos / Capacidades cognitivas y prácticas de su Programa formativo. Puede solicitar gratuitamente las soluciones a todas las actividades y al examen final en el email [email protected] Capacidades que se adquieren con este Manual: - Conocer sobre Inteligencia Artificial para el Bien Social (IA4SG) y sus aplicaciones, especialmente en la asistencia a personas con discapacidad (PcD) y situación de vulnerabilidad (PV). - Manejar algoritmos para detectar fallos en equipos eléctricos y electrónicos. - Saber combinar la Visión Artificial y la Realidad Aumentada (RA) para su aplicación en la recuperación de Equipos Eléctricos y Electrónicos AEE. - Saber utilizar aplicaciones de Visión Artificial y Realidad Aumentada (RA) en la recuperación de Equipos Eléctricos y Electrónicos AEE. Índice: Introducción la Inteligencia Artificial para el bien social. (IA4SG). 4 1. Introducción. 5 2. Inteligencia Artificial para el Bien Social (IA4SG). 6 2.1. Definición y Principios 6 2.2. Ámbitos de Aplicación 11 2.3. Tecnologías Clave. 14 3. Oportunidades tecnológicas de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la ayuda a personas con discapacidad (PcD) y personas en situación de Vulnerabilidad (PV). 22 3.1. Desafíos y Riesgos. 22 3.2. Marco de gobernanza. 29 3.3. Buenas prácticas y consideraciones éticas. 36 4. Conocimiento y aplicación de Machine Learning. 43 4.1. Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning) 43 4.2. Tipos de Aprendizaje Automático. 50 4.3. Componentes y flujo de trabajo en Machine Learning. 58 4.4. Principales algoritmos y modelos. 60 4.5. Herramientas y entornos de desarrollo. 64 5. Importancia del Entrenador (Coach). 68 6. Resumen. 71 7. Actividades. 72 Manejar el Algoritmo IA 74 1. Introducción. 75 2. Manejo de algoritmos para poder detectar los fallos de los equipos eléctricos y electrónicos AEE. 76 2.1. Fundamentos de la IA. 76 2.2. Lógica del algoritmo. 78 2.3. Fuentes de datos. 80 2.4. Manejo de la interfaz. 82 3. Visión artificial. 85 3.1. Fundamentos de la IA. 85 3.2. Lógica del algoritmo. 86 3.3. Fuentes de datos. 88 3.4. Manejo de la interfaz. 90 4. Realidad aumentada (RA). 93 4.1. Fundamentos de la IA. 93 4.2. Lógica del algoritmo. 94 4.3. Fuentes de datos. 96 4.4. Manejo de la interfaz. 98 5. Actividades prácticas. 101 6. Resumen. 105 7. Actividades. 106 Visión artificial y Realidad aumentada (RA) en la recuperación de equipos eléctricos y electrónicos AEE 108 1. Introducción. 109 2. Manejo del algoritmo IA para una recuperación efectiva de los equipos electrónicos. 110 1.1 Principios básicos. 110 2.1. Procesamiento de imágenes. 112 2.2. Algoritmos de reconocimiento. 114 2.3. Detección de riesgos. 115 2.4. Fundamentos de la realidad aumentada. 117 2.5. Principios de la RA. 119 2.6. Integración y sincronización. 121 2.7. Diseño de la interfaz. 122 2.8. Gestión de AEE y normativa. 124 2.9. Clasificación y componentes. 126 2.10. Normativa de residuos. 128 2.11. Trazabilidad. 131 3. Resumen. 134 4. Actividades. 135 Manejar el algoritmo IA para la recuperación efectiva de los equipos electrónicos 137 1. Introducción. 138 2. Manejo del algoritmo IA para la recuperación efectiva de los equipos electrónicos. 139 2.1. Lógica del algoritmo. 139 2.2. Identificación y clasificación. 141 2.3. Principios de detección de riesgos. 143 2.4. Gestión de AEE y trazabilidad. 144 2.5. Normativa básica. 146 2.6. Uso de la trazabilidad. 148 2.7. Manejo de la interfaz. 149 2.8. Navegación. 151 2.9. Uso de herramientas digitales. 153 3. Resumen. 155 4. Actividades. 156 Resumen 158 Examen final 160 Glosario 163