- Definición y conceptos básicos de IA
- Historia y evolución de la inteligencia artificial
- Áreas de aplicación de la IA en la vida cotidiana
- Diferencias entre IA, machine learning y deep learning
- Principios éticos en el desarrollo de IA
- Sesgos y transparencia en los algoritmos
- Privacidad y protección de datos
- Impacto social y laboral de la IA
- Conceptos fundamentales de IA y su impacto en la gestión de proyectos
- Diferencias entre proyectos tradicionales y proyectos con IA
- Beneficios de la IA en la gestión de proyectos ágiles
- Casos de uso actuales en empresas y sectores
- Fases del ciclo de vida de un proyecto ágil
- Adaptación de la IA a cada etapa del proyecto
- Herramientas digitales para la gestión ágil
- Ejemplos de integración de IA en el ciclo de vida
- Automatización de la planificación y estimaciones
- Generación de cronogramas y diagramas de Gantt con IA
- Identificación y priorización de tareas mediante IA
- Análisis predictivo para la planificación de recursos
- Fundamentos de Scrum y Kanban en IA
- Automatización de sprints y tableros ágiles
- Priorización dinámica de historias de usuario
- Seguimiento del progreso con IA y burndown charts
- Identificación y evaluación de riesgos con IA
- Estrategias de mitigación automatizadas
- Monitorización y control de la calidad del proyecto
- Generación de alertas y recomendaciones automáticas
- Últimos avances en IA y aprendizaje profundo
- IA generativa y modelos de gran escala
- Aplicaciones emergentes en diferentes sectores
- Aplicaciones de redes neuronales en IA
