Módulo 1: Introducción a Inteligencia Artificial
Profesor Javier Enrique Camacho (U. EIA)
• Introducción a Inteligencia Artificial
· Bases de datos,
· Tipos de datos en salud
· Análisis exploratorio (estadística descriptiva)
• Evaluación de soluciones basadas en IA
• Aprendiendo haciendo - ejemplos y ejercicios
Módulo 2 – Módulo 2: Programación en Python
Profesor Duván Alberto Gómez – Isis Bonet Cruz
· Conceptos básicos y estructuras de datos en Python
· Funciones, excepciones y manejo de ficheros
· Programación OO
· Bibliotecas (Pandas, Plotly y Numpy)
·
Módulo 3 – Módulo 3: Introducción a Machine learning en salud
Profesores: Fabián Sánchez Salazar, Fernando Portilla, Alvaro David Orjuela Cañón
· Aprendizaje supervisado: Predicción en diversas áreas de salud.
· Aprendizaje no supervisado: Clusterización de datos clínicos.
· Introducción a las técnicas de procesamiento de señales.
- Algoritmos para la eliminación de artefactos, detección de eventos y filtrado de las señales.
- Métodos para estimar y caracterizar los parámetros más relevantes en señales médicas.
· Casos de uso y aplicaciones en salud
Módulo 4 - Analítica y Deep learning en salud
Profesores: Fabián Sánchez Salazar, Fernando Portilla, Alvaro David Orjuela Cañón
· Preparación y exploración de datos.
· Deep learning para predicción utilizando imágenes médicas.
· Intro-Procesamiento del lenguaje natural.
· Casos de uso y aplicaciones en salud
Módulo 5 – Bioética
Juan Pablo Botero – Hospital Pablo Tobón Uribe
Michel
· Historia y definiciones básicas de la bioética.
· Principios bioéticos fundamentales.
· Marco regulatorio de las tecnologías de IA
· Marco ético de los sistemas basados en IA
· Ciberseguridad
· Aplicación de los principios éticos en la investigación y la aplicación de las nuevas
· tecnologías (IA, Big Data)
Metodología
Exposición de conceptos relacionados con la Inteligencia Artificial y aplicaciones prácticas.
HERRAMIENTAS Y SOFTWARE
· Durante programa se emplearán las siguientes herramientas: Qlik (solo si es necesario como
· Herramienta de visualización), Orange, Colab, TensorFlow, KNIME y otras herramientas en la
· Nube. Todas son de versión libre
FECHA INICIO: 22 de Julio 2025
FECHA DE FINALIZACIÓN: 18 de noviembre 2025
HORARIO: Martes y Jueves 06:00 p.m. a 09:00 p.m
INTENSIDAD 96 horas
MODALIDAD: Online
Inversión: $ 2.700.000
10% PRONTO PAGO
15% DESCUENTO PARA AFILIADOS CCB
INFORMES E INSCRIPCIONES:
Teléfonos: 3186000514
E-Mail: Formacion.empresarial8@camaradirecta.com diana.reinoso@camaradirecta.com