Temario: Consultor

Los 18 temas

1. BLOQUE COMÚN A LOS DOS PERFILES (P01 y P02)
2. Tema 1. Fundamentos de Inteligencia Artificial: conceptos de IA, Machine Learning y Deep Learning; modelos supervisados y no supervisados; procesamiento de lenguaje natural; conceptos de MLOps
3. Tema 2. IA Generativa: LLMs (tokenización, embeddings y predicción); arquitectura transformer; Generación Aumentada por Recuperación (RAG); usos y limitaciones; conceptos de LLMOps
4. Tema 3. IA Agéntica: concepto de agente (tipos, componentes —modelo, memoria, herramientas, planificación y orquestación— e integración); observabilidad en agentes; ingeniería de prompts; AgentOps
5. Tema 8. Políticas de Igualdad de Género: Ley Orgánica 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres📄 Ley Orgánica 3/2007
6. Tema 9. Estrategia de Digitalización de la Comunidad de Madrid 2023-2026: misión, visión y valores; formulación estratégica; ejes y medidas estratégicas
7. Tema 10. Plan Estratégico de Madrid Digital 2022-2026
8. Tema 11. Real Decreto 311/2022, de 3 de mayo, Esquema Nacional de Seguridad: Capítulo I (disposiciones generales) y Capítulo II (principios básicos)📄 Real Decreto 311/2022
9. SOLO PERFIL P01 — IA aplicada al ciclo de vida del software
10. Tema 4 (P01). Gobierno de los sistemas agénticos: fundamentos de la gobernanza de agentes IA; límites de autonomía, gestión de accesos y seguridad, trazabilidad y registro de decisiones; supervisión humana (Human-in-the-loop, Human-on-the-loop, Human-out-of-the-loop); alineación y seguridad en sistemas multi-agente
11. Tema 5 (P01). Ciclo de vida del software y frameworks: fases del ciclo de vida; modelo tradicional y modelo agile; pruebas del software; integración y despliegue continuo; frameworks del stack de Java para construcción en 3 capas y microservicios
12. Tema 6 (P01). Arquitectura: arquitectura de integración (APIs síncronas, bus empresarial, orientada a eventos); microservicios con Kubernetes; arquitectura híbrida on premises-cloud; arquitectura de datos (pipelines, calidad del dato, ontologías); middleware IA Gateway
13. Tema 7 (P01). IA aplicada al ciclo de vida de desarrollo del software: implantación de la IA en el SDLC (estrategias, modelos de madurez, buenas prácticas); modelos LLM específicos; casos de uso; indicadores de medición del retorno
14. SOLO PERFIL P02 — Gobierno de IA
15. Tema 4 (P02). Fundamentos de ética y supervisión de sistemas de IA: principios éticos (equidad, transparencia, responsabilidad y explicabilidad); gestión de sesgos y privacidad (identificación y mitigación de sesgos, privacidad desde el diseño); marcos internacionales de ética en IA (UE, OCDE, UNESCO); auditoría, control y supervisión continua; evaluación de derechos fundamentales y de impacto algorítmico
16. Tema 5 (P02). Marco regulatorio, cumplimiento y estándares: Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act, UE 2024/1689); obligaciones para proveedores y usuarios; datos personales y propiedad intelectual en sistemas de IA según RGPD y LOPDGDD; fundamentos de los Sistemas de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA) y estándares internacionales (ISO/IEC 42001)
17. Tema 6 (P02). Gobernanza de la IA y operacionalización del gobierno (GovOps): concepto de gobierno de la IA; modelos de gobernanza en organizaciones públicas; integración con el gobierno de TI y del dato; gestión de riesgos en sistemas de IA; principios de seguridad en el ciclo de vida de los sistemas de IA
18. Tema 7 (P02). Gobierno de los sistemas agénticos: fundamentos de la gobernanza de agentes IA; límites de autonomía, gestión de accesos y seguridad, trazabilidad y registro de decisiones; supervisión humana (HITL, Human-on-the-loop, Human-out-of-the-loop); alineación y seguridad en sistemas multi-agente