Diplomado en Ética y Gobernanza de Algoritmos en Dispositivos
Sobre nuestro Diplomado en Ética y Gobernanza de Algoritmos en Dispositivos
El Diplomado en Ética y Gobernanza de Algoritmos en Dispositivos explora las implicaciones éticas, legales y sociales del uso de algoritmos en dispositivos inteligentes, enfocándose en transparencia, equidad y responsabilidad. Cubre temas como el sesgo algorítmico, la privacidad de datos y la gobernanza de la IA, proporcionando herramientas para el análisis de riesgos y la toma de decisiones éticas. Se examinan marcos regulatorios y estándares de cumplimiento relevantes para la implementación de algoritmos en sectores como la salud, la educación y la seguridad.
El diplomado capacita a los participantes en la aplicación de principios éticos en el diseño y desarrollo de IA, incluyendo la evaluación de impacto social y la promoción de la confianza en la tecnología. Se analizan casos prácticos y se fomenta la discusión sobre dilemas éticos y buenas prácticas. El programa está diseñado para profesionales de la tecnología, reguladores y cualquier persona interesada en la gobernanza algorítmica.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): ética algorítmica, gobernanza de IA, sesgo algorítmico, privacidad de datos, transparencia, responsabilidad, IA, diplomado en IA.
Diplomado en Ética y Gobernanza de Algoritmos en Dispositivos
- Modalidad: Online
- Duración: 8 meses
- Horas: 900 H
- Idioma: ES / EN
- Créditos: 60 ECTS
- Fecha de matrícula: 30-04-2026
- Fecha de inicio: 10-06-2026
- Plazas disponibles: 11
1.795 $
Competencias y resultados
Qué aprenderás
1. Ética Algorítmica: Gobernanza y Diseño en Dispositivos
- Comprender los principios fundamentales de la ética algorítmica.
- Identificar los sesgos y la discriminación en algoritmos.
- Evaluar el impacto social y las implicaciones éticas del diseño de algoritmos.
- Analizar la gobernanza de los sistemas de inteligencia artificial (IA).
- Explorar las regulaciones y marcos legales relacionados con la ética algorítmica.
- Diseñar algoritmos responsables y transparentes.
- Aplicar herramientas y técnicas para la evaluación ética de algoritmos.
- Desarrollar estrategias para mitigar los riesgos éticos de la IA.
- Promover la responsabilidad y la rendición de cuentas en el desarrollo y despliegue de algoritmos.
- Fomentar la participación ciudadana en la toma de decisiones sobre la ética algorítmica.
2. Desentrañando la Ética y Gobernanza de Algoritmos para Dispositivos Inteligentes
- Comprender los fundamentos de la ética algorítmica y sus implicaciones en los dispositivos inteligentes.
- Identificar y analizar los sesgos algorítmicos, incluyendo su origen y manifestaciones en diferentes contextos.
- Evaluar los marcos regulatorios y las políticas de gobernanza que rigen el desarrollo y despliegue de algoritmos.
- Explorar los desafíos éticos relacionados con la privacidad, la seguridad y la transparencia en los dispositivos inteligentes.
- Aplicar herramientas y técnicas para la evaluación y mitigación de riesgos éticos en el diseño y la implementación de algoritmos.
- Analizar casos de estudio relevantes, como el uso de algoritmos en la toma de decisiones automatizada, la vigilancia y la gestión de datos personales.
- Desarrollar estrategias para promover la responsabilidad algorítmica y la ética en la industria de los dispositivos inteligentes.
- Fomentar un pensamiento crítico y una conciencia ética en relación con el uso de algoritmos y la inteligencia artificial.
3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Gobernanza Ética de Algoritmos: Principios y Prácticas en Dispositivos
4. Gobernanza Ética de Algoritmos: Principios y Prácticas en Dispositivos
- Identificar los principios éticos fundamentales que guían el diseño y despliegue de algoritmos en dispositivos.
- Evaluar el impacto de los algoritmos en la sociedad, incluyendo aspectos de equidad, sesgo y discriminación.
- Analizar las regulaciones y marcos legales relevantes para la gobernanza de algoritmos.
- Aplicar metodologías para la evaluación y mitigación de riesgos éticos en sistemas algorítmicos.
- Desarrollar estrategias para la transparencia y explicabilidad de los algoritmos.
- Implementar prácticas para garantizar la privacidad y seguridad de los datos utilizados por los algoritmos.
- Estudiar casos de estudio de la aplicación de la gobernanza ética en diversos dispositivos.
- Fomentar una cultura de responsabilidad y ética en el desarrollo y uso de algoritmos.
- Comprender el rol de la inteligencia artificial responsable en el futuro de la tecnología.
- Aplicar herramientas y técnicas para la auditoría y el monitoreo de algoritmos.
5. Diplomado en Ética Algorítmica: Gobernanza y Aplicación en Dispositivos
- Comprender los fundamentos de la ética algorítmica y su relevancia en el contexto actual.
- Analizar los principios de gobernanza aplicados a los algoritmos y la inteligencia artificial.
- Evaluar el impacto ético de los algoritmos en diversos ámbitos, como la toma de decisiones y la privacidad.
- Identificar los desafíos éticos en el diseño y la implementación de algoritmos para dispositivos.
- Explorar marcos regulatorios y buenas prácticas para la ética algorítmica a nivel global.
- Aplicar herramientas y técnicas para la evaluación ética de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial.
- Desarrollar habilidades para la gestión ética de proyectos que involucren algoritmos y datos.
- Fomentar una cultura de responsabilidad ética en el desarrollo y uso de la tecnología.
6. Domina la Ética y Gobernanza de Algoritmos en el Mundo Digital y los Dispositivos
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Para quien va dirigido nuestro:
Diplomado en Ética y Gobernanza de Algoritmos en Dispositivos
- Profesionales y estudiantes de posgrado en disciplinas como Ciencia de Datos, Ingeniería de Software, Inteligencia Artificial, Derecho, Filosofía, Ciencias Políticas, y áreas afines, interesados en la ética y gobernanza de algoritmos.
- Profesionales del sector tecnológico, incluyendo desarrolladores de software, ingenieros de datos, científicos de datos, diseñadores de UX/UI, y gerentes de producto que buscan comprender y aplicar principios éticos en el desarrollo y despliegue de algoritmos.
- Expertos en áreas de cumplimiento normativo (compliance), riesgos y auditoría, que deseen fortalecer sus conocimientos en la gestión de riesgos éticos y legales relacionados con el uso de algoritmos.
- Funcionarios públicos, reguladores y legisladores interesados en el diseño e implementación de políticas públicas y marcos regulatorios que promuevan el uso responsable y ético de la inteligencia artificial y los algoritmos.
- Investigadores y académicos de diversas disciplinas que deseen profundizar en la investigación sobre los impactos éticos, sociales y políticos de los algoritmos y la inteligencia artificial.
- Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
- Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
- TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
- Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
- Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
- Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.
1.1 Fundamentos de la Ética: Principios Clave y Marcos Teóricos.
1.2 Introducción a los Algoritmos: Tipos, Funciones y Aplicaciones en Dispositivos.
1.3 Sesgos Algorítmicos: Identificación y Mitigación.
1.4 Privacidad y Protección de Datos: Consideraciones Éticas en el Diseño de Dispositivos.
1.5 Transparencia y Explicabilidad: Importancia en el Contexto Algorítmico.
1.6 Diseño Centrado en el Usuario: Ética en la Experiencia del Usuario y la Interfaz.
1.7 Gobernanza Algorítmica: Marco Regulatorio y Autoregulación.
1.8 Responsabilidad y Rendición de Cuentas: Atribución de Responsabilidades en Sistemas Algorítmicos.
1.9 Casos de Estudio: Análisis de Dilemas Éticos en Dispositivos Inteligentes.
1.10 El Futuro de la Ética Algorítmica: Tendencias y Desafíos Emergentes.
2.2 Definición y Fundamentos de la Ética Algorítmica
2.2 El Impacto de los Algoritmos en la Sociedad y los Dispositivos
2.3 Principios Éticos Clave: Transparencia, Responsabilidad, Justicia
2.4 Dilemas Éticos Comunes en el Diseño y Uso de Algoritmos
2.5 Introducción a la Gobernanza Algorítmica
2.6 Marco Regulatorio y Estándares Éticos Relevantes
2.7 Herramientas y Técnicas para la Evaluación Ética de Algoritmos
2.8 Casos de Estudio: Ejemplos de Éxito y Fracaso
2.9 Reflexiones sobre el Futuro de la Ética Algorítmica
2.20 Introducción a la implementación en dispositivos
3.3 Definición y Alcance: Explorando la Ética Algorítmica
3.2 Dispositivos Inteligentes: Un Universo Conectado
3.3 Fundamentos de la Gobernanza Algorítmica
3.4 Principios Éticos Clave en el Diseño de Algoritmos
3.5 Sesgos Algorítmicos: Identificación y Mitigación
3.6 Privacidad y Protección de Datos en Dispositivos
3.7 Transparencia y Explicabilidad en la Toma de Decisiones
3.8 Marcos Regulatorios y Estándares Éticos
3.9 Estudios de Caso: Análisis de Impacto en Dispositivos
3.30 El Futuro de la Ética Algorítmica
4.4 Introducción a la Gobernanza Ética Algorítmica: Fundamentos y Definiciones
4.2 Principios Clave de la Ética Algorítmica: Transparencia, Equidad y Responsabilidad
4.3 Marco Regulatorio y Legal: Leyes y Directrices en el Mundo Digital
4.4 Diseño Ético: Incorporando la Ética en el Proceso de Desarrollo Algorítmico
4.5 Evaluación de Impacto: Identificación y Mitigación de Sesgos y Discriminación
4.6 Gobernanza de Datos: Privacidad, Seguridad y Uso Responsable de la Información
4.7 Implementación de Políticas: Establecimiento y Cumplimiento de Estándares Éticos
4.8 Monitoreo y Auditoría: Herramientas para la Supervisión y Control de Algoritmos
4.9 Comunicación y Transparencia: Informando sobre el Funcionamiento y Uso de Algoritmos
4.40 Caso de Estudio: Análisis de Controversias Éticas en el Ámbito Algorítmico
5.5 Principios de Ética Algorítmica y su Aplicación en Dispositivos
5.5 Marco Regulatorio y Legal para la Gobernanza de Algoritmos
5.3 Diseño Ético de Algoritmos: Mitigación de Sesgos y Discriminación
5.4 Privacidad y Protección de Datos en Entornos Digitales
5.5 Transparencia y Explicabilidad en Sistemas Algorítmicos
5.6 Responsabilidad y Rendición de Cuentas en el Desarrollo de Algoritmos
5.7 Implementación de la Gobernanza Ética en el Ciclo de Vida del Algoritmo
5.8 Estudios de Caso: Análisis de Dilemas Éticos en Dispositivos
5.9 Herramientas y Métodos para la Auditoría Ética de Algoritmos
5.50 Futuro de la Ética Algorítmica: Tendencias y Desafíos
6.6 Fundamentos de la Ética Algorítmica: Introducción a los Algoritmos y su Impacto en Dispositivos
6.2 Principios de Gobernanza Algorítmica: Marco Ético y Legal para el Diseño de Algoritmos en Dispositivos
6.3 Sesgos Algorítmicos y Discriminación: Identificación y Mitigación en Entornos Digitales
6.4 Transparencia y Explicabilidad Algorítmica: Desentrañando “Cajas Negras” en Dispositivos
6.5 Privacidad y Protección de Datos: Ética en la Recopilación y Uso de Datos en Dispositivos
6.6 Responsabilidad y Rendición de Cuentas: Diseño e Implementación de Algoritmos Responsables en Dispositivos
6.7 Control y Supervisión Algorítmica: Herramientas y Métodos para la Supervisión Ética
6.8 Casos de Estudio: Análisis de Aplicaciones y Desafíos Éticos en Dispositivos Específicos
6.9 Implementación Práctica: Integración de la Ética Algorítmica en el Desarrollo de Dispositivos
6.60 El Futuro de la Ética Algorítmica: Tendencias, Desafíos y Oportunidades en el Mundo Digital
7.7 Fundamentos de la Ética Algorítmica: Principios Generales
7.2 Diseño Ético de Algoritmos: Consideraciones Iniciales
7.3 Gobernanza Algorítmica: Estructuras y Roles
7.4 Sesgos Algorítmicos: Identificación y Mitigación
7.7 Privacidad y Protección de Datos en Dispositivos
7.6 Transparencia y Explicabilidad de los Algoritmos
7.7 Responsabilidad Algorítmica: Marco Legal y Ético
7.8 Implementación Práctica: Estudios de Caso en Dispositivos
7.9 Evaluación Continua: Auditoría y Monitoreo de Algoritmos
7.70 El Futuro de la Ética Algorítmica: Tendencias y Desafíos
8.8 Fundamentos de la Ética Algorítmica en Dispositivos: Principios y Definiciones
8.8 Marco Legal y Regulatorio: Contexto de la Ética Algorítmica en el Entorno Digital
8.3 Diseño Ético de Algoritmos: Consideraciones Clave para el Desarrollo Responsable
8.4 Sesgos Algorítmicos: Identificación, Análisis y Mitigación en Dispositivos
8.5 Privacidad y Protección de Datos: Aplicación en el Diseño y Operación de Algoritmos
8.6 Transparencia y Explicabilidad: Implementación en el Desarrollo de Sistemas Algorítmicos
8.7 Gobernanza Algorítmica: Estructuras y Mecanismos para la Supervisión y Control
8.8 Implementación Práctica: Casos de Estudio y Ejemplos de Aplicación en Dispositivos
8.8 Evaluación de Impacto Ético: Metodologías y Herramientas para la Valoración
8.80 Desafíos Futuros: Tendencias Emergentes y la Evolución de la Ética Algorítmica
9.9 Fundamentos de la ética algorítmica: conceptos clave y su relevancia
9.9 Marco ético para el diseño de algoritmos en dispositivos: principios rectores
9.3 Evaluación del impacto ético: análisis de riesgos y consecuencias
9.4 Gobernanza algorítmica: estructuras y responsabilidades
9.5 Implementación práctica: directrices y herramientas para el desarrollo ético
9.6 Transparencia y explicabilidad: algoritmos interpretables
9.7 Sesgos algorítmicos: identificación, mitigación y corrección
9.8 Privacidad y seguridad: protección de datos en entornos digitales
9.9 Caso de estudio: análisis de la ética algorítmica en dispositivos específicos
9.90 Dilemas éticos y soluciones: un enfoque práctico
1.1 Fundamentos de la ética algorítmica: principios y marcos
1.2 Diseño ético de algoritmos: consideraciones iniciales
1.3 Evaluación de impacto algorítmico: metodologías y herramientas
1.4 Gobernanza algorítmica: políticas y responsabilidades
1.5 Privacidad y protección de datos en el diseño algorítmico
1.6 Transparencia y explicabilidad de los algoritmos
1.7 Sesgos algorítmicos: identificación y mitigación
1.8 Casos prácticos: análisis de algoritmos en dispositivos
1.9 Diseño para la inclusión y la equidad
1.10 Presentación y defensa del proyecto final
- Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
- Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
- Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
- Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.
Proyectos tipo capstones
Admisiones, tasas y becas
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
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