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CAIP

Profesional Certificado en Inteligencia Artificial

TECNOLOGÍAS EMERGENTES

Más de 28 años de experiencia brindando servicios de formación a profesionales de la industria de TI en el sector público y privado nos respaldan.

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Metodología de enseñanza innovadora

Reconocimiento de organismos internacionales

Instructores acreditados internacionalmente

Modalidades de cursos acorde a tus necesidades

Planes de capacitación a medida

Garantía de aprendizaje

NUESTRAS COMPETENCIAS

ACERCA DE NOSOTROS

CYNTHUS es una empresa mexicana dedicada a brindar soluciones de alta calidad especializados en Gobierno, Gestión y Aseguramiento de las Tecnologías de la Información (TI) a través de:

• Seguridad de la Información y Ciberseguridad
• Continuidad de Negocio y Resiliencia Organizacional
• Auditoría y Aseguramiento
• Gobierno, Gestión y Control de TI
• Cumplimiento Normativo
• Analítica de Datos
• Gestión de Riesgos
• Análisis de Negocio
• TI y Tecnologías Emergentes
• Servicios Profesionales de Expertos en Sitio

• SERVICIOS
• CAPACITACIÓN
• SOFTWARE

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Descripción

Objetivos

Perfiles interesados

¿Qué incluye este curso?

Duración, créditos y modalidades disponibles

Requisitos previos

Dominios

Contenidos

Examen

Requisitos de certificación

Beneficios personales y empresariales

Condiciones generales

CAIP Profesional Certificado en Inteligencia Artificial

CAIP

Profesional Certificado en Inteligencia Artificial

OBJETIVOS

DESCRIPCIÓN

» Analizar técnicas de machine learning y deep learning para diseñar, evaluar e implementar soluciones de IA que respondan a problemáticas y objetivos del negocio. » Evaluar el potencial de la IA para generar valor, optimizar procesos y apoyar decisiones estratégicas, asegurando su alineación con los objetivos y capacidades de la organización. » Identificar riesgos éticos, legales y operativos asociados a la IA, y aplicar principios de privacidad, cumplimiento y control para garantizar su uso seguro y responsable.

El esquema de esta certificación profesional orientado a validar, con un enfoque integral y aplicado, la competencia de una persona para desarrollar, implementar, operar y gobernar soluciones de Inteligencia Artificial en entornos organizacionales. El curso cubre tanto el núcleo técnico de IA/ML/DL como las capas de negocio, riesgo, cumplimiento y ética que hoy determinan la viabilidad de proyectos de IA a escala.

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CAIP Profesional Certificado en Inteligencia Artificial

¿QUÉ INCLUYE ESTE CURSO?

PERFILES INTERESADOS

• Profesionales que desarrollan e implementan soluciones de IA.
• Practicantes de IA con experiencia que buscan actualización y liderazgo.
• Científicos(as) de datos enfocados en modelado y optimización de IA.
• Gerentes de TI responsables de iniciativas y proyectos de IA.
• Profesionales interesados en roles de liderazgo y estrategia en IA.
• Responsables de riesgo y cumplimiento en sistemas de IA.
• Ejecutivos(as) (CIO, CEO, COO) con toma de decisiones sobre IA.
• Profesionales que aspiran a posiciones ejecutivas en IA.

MODALIDAD PRESENCIAL O VIRTUAL

• Examen de certificación oficial + 1 retake
• Manual de revisión oficial
• Preguntas de preparación (incluidas en el manual de revisión oficial)
• Copia de la norma (ISO 22989/ISO 23053)

• Material digital complementario
• Constancia digital de participación CYNTHUS y PECB
• Insignia digital CYNTHUS
• Coffee break y alimentos

(Solo para modalidad presencial)

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DURACIÓN

DOMINIOS

32 Horas

DOMINIO 1

CRÉDITOS

Conceptos fundamentales y principios de la inteligencia artificial.

31 CPDs

(Continuing Professional Development)

DOMINIO 2

MODALIDADES DISPONIBLES

Análisis y visualización de datos.

DOMINIO 3

• Con instructor

(en línea o presencial)

• Autoestudio

Construcción de modelos de aprendizaje automático (machine learning).

DOMINIO 4

El curso se imparte en línea mediante Zoom. Las y los participantes deben contar con un dispositivo con audio, video y buena conexión a internet. Las clases serán en tiempo real en los días y horarios publicados, sin grabaciones disponibles, y se limitarán al grupo en el que se inscriban.

Aprendizaje profundo (deep learning) y procesamiento de lenguaje natural (PLN).

DOMINIO 5

Conocimiento y aplicación de visión por computadora y robótica.

REQUISITOS PREVIOS

Recomendable contar con: • Base técnica de programación aplicada a datos, estadística y matemática para Machine Learning y fundamentos de ciencia de datos. • Comprensión general de modelos supervisados/no supervisados y su propósito de negocio, así como de deep learning, NLP y arquitecturas modernas.

DOMINIO 6

Privacidad y cumplimiento (compliance).

DOMINIO 7

Ética, gobernanza y estrategia de inteligencia artificial.

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PREPÁRATE CON NOSOTROS Y RECIBE FORMACIÓN PROFESIONAL DE CALIDAD. CYNTHUS es Authorized Titanium Partner de PECB, loque asegura que cumple con los requisitos necesariospara brindarte materiales oficiales y la experienciade capacitación más oportuna y actualizada encertificaciones de estándares ISO.

VENTAJAS PARTNER ACREDITADO

Somos Platinum Partner de PECB en México y América Latina.

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CONTENIDO

1. Conceptos fundamentales y principios de IA

• Conceptos y principios base de inteligencia artificial.
• Historia, evolución e hitos de la IA.
• Tipos de IA (estrecha, general, superinteligente) y sus características.
• Aplicaciones de IA por industria y casos de uso representativos.
• Diferencias y relación entre IA, Machine Learning y Deep Learning.
• Componentes clave de un sistema de IA y su funcionamiento general.
• Consideraciones éticas en el desarrollo/uso de IA.
• Impacto social y económico de la IA

2. Análisis y visualización de datos

• Rol estratégico del análisis y la visualización de datos en proyectos de IA/Data Science.
• Técnicas comunes de análisis de datos y criterios de uso.
• Tipos de visualizaciones (barras, líneas, dispersión, etc.) y casos de aplicación.
• Principios de visualización efectiva: claridad, precisión, eficiencia.
• Fundamentos de diseño aplicados a data viz: teoría del color y percepción visual.
• Buenas prácticas de limpieza y preparación de datos.
• Herramientas estándar de visualización y analítica (p. ej., Matplotlib).
• Creación de dashboards/reportes interactivos.
• Data storytelling y presentación ejecutiva de insights.
• Proyectos prácticos para aplicar analítica y visualización.

3. Construcción de modelos de Machine Learning

• Fundamentos de ML y su relación con IA y la ciencia de datos.
• Tipos de ML: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Algoritmos y técnicas clave de ML.
• Preprocesamiento de datos para ML: limpieza, transformación y visualización previa.
• Aplicación de algoritmos ML en problemas reales (clasificación, regresión, clustering, etc.).
• Evaluación y validación de modelos (métricas y enfoque de desempeño).
• Uso de herramientas y frameworks de data science/ML

4. Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

• Fundamentos de Deep Learning y redes neuronales.
• Arquitecturas representativas: CNN, RNN, GAN (y familias relacionadas).
• Entrenamiento, optimización y afinamiento de modelos DL.
• Aplicaciones DL en visión, voz, recomendadores y detección de anomalías.
• Fundamentos de PLN.
• Técnicas y algoritmos PLN: tokenización, embeddings, modelado de lenguaje, secuencia a secuencia, atención y Transformers.

• Casos de uso PLN (sentimiento, NER, clasificación de texto, etc.)
• Frameworks y herramientas para DL y PLN

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CONTENIDO

5. Visión por computadora y Robótica

• Principios de visión por computadora: formación de imagen, píxeles, detección de características, segmentación.

• Técnicas CV: detección de bordes, detección de objetos, clasificación de imágenes.
• Casos de uso CV (vigilancia, imagen médica, vehículos autónomos, AR, inspección de calidad).

• Herramientas/frameworks CV (OpenCV, TensorFlow, PyTorch).
• Fundamentos de robótica: cinemática, sensores, actuadores, lazos de control y feedback.

• Arquitectura y componentes de robótica (p. ej., ROS, integración hardware/software, control en tiempo real).

• Tipos de robots y aplicaciones operativas.

6. Privacidad y cumplimiento (Compliance)

• Vulnerabilidades de seguridad en LLMs: prompt injection y bypass de salvaguardas.
• Riesgos de divulgación de información sensible vía outputs de IA.
• Seguridad en cadena de suministro de IA (dependencias, proveedores, monitoreo).
• Ataques de envenenamiento de datos/modelos (poisoning) y defensas.
• Manejo responsable y seguro de salidas de IA (post-procesamiento y revisión).
• Control de agencia excesiva de IA y prevención de escalamiento de privilegios.
• Prevención de fugas de system prompts/configuraciones internas.
• Seguridad en RAG y vector stores/embeddings.
• Mitigación de alucinaciones, desinformación y sobre-dependencia de LLMs.
• Deepfakes y amenazas de medios sintéticos (detección y contramedidas).

7. Ética, gobernanza y estrategia de IA

• Gestión de riesgos e incertidumbre en iniciativas de IA.
• Privacidad-by-design, minimización/anominización y gestión segura del ciclo de vida de datos.

• Medidas robustas de seguridad para sistemas de IA.
• Cumplimiento con regulaciones y estándares de protección de datos.
• Identificación y mitigación de riesgos en proyectos de IA (incluye scenario analysis).
• Planes de contingencia y resolución de problemas en despliegues de IA.
• Desarrollo de políticas de IA responsable.
• Monitoreo continuo y mejora de prácticas/modelos en operación.
• Integración de ética en todo el ciclo de vida; detección/mitigación de sesgos.
• Marcos de gobernanza con roles, controles, supervisión humana, transparencia y alineación estratégica.

Nuestros cursos se imparten con las versiones más actuales.

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EXAMEN

Duración: 3 horasIdioma: InglésPreguntas: 80Formato de examen: OnlineTipo de examen: Opción múltipleA “libro abierto”, en donde a los candidatos se les autoriza únicamente el uso de los siguientes materiales de referencia:

• Una copia de la norma en versión impresa.
• Las notas de curso del Manual del Participante.
• Cualquier nota personal que el estudiante haya tomado durante la capacitación.

Puntuación mínima aprobatoria: 75% Esta calificación representa el estándar de conocimiento mínimo requerido.

En caso de no aprobar el examen, puede volver a realizar el examen dentro de los siguientes 12 meses, de forma gratuita. Consulta las Políticas de retake establecidas por el Organismo Certificador AQUÍ.

Más del

de las personas que toman el curso con nosotros y presentan el examen de certificación, lo aprueban con éxito.*

93%

*Datos obtenidos de los organismos (PECB e EC-COUNCIL); y de los participantes de ISACA, (ISC)2. y CERTIPROF.

REQUISITOS DE CERTIFICACIÓN

» Aprobar el examen. » 2 años de experiencia laboral en IA. » Referencias profesionales: 2 personas con las que se haya laborado y puedan verificar la experiencia en el área correspondiente y corroborar el historial laboral (actual y previo). » Adherirse al Código de Ética de PECB. Los certificados PECB son válidos por 3 años. Para mantener un certificado, las y los profesionales de la PECB deben demostrar que realizan actividades relacionadas con la certificación anualmente (CPDs). Además, las y los profesionales de la PECB deben pagar una tasa de mantenimiento anual (AMF).

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BENEFICIOS PERSONALES Y EMPRESARIALES

Capacitar al personal con la certificación CAIP permite a las organizaciones acelerar la generación de valor con IA, al contar con talento capaz de desarrollar y optimizar soluciones con estándares consistentes y menor retrabajo. Esto se traduce en modelos más robustos y confiables en producción, una reducción de riesgos en seguridad, privacidad y cumplimiento, y la institucionalización de una gobernanza de IA responsable. Además, fortalece la alineación entre negocio y tecnología, facilitando la conversión de retos estratégicos en casos de uso de IA con impacto medible y sostenible.

Las y los profesionales que cursan CAIP se caracterizan por:

• Comprender fundamentos, tipos y aplicaciones, permitiéndote evaluar con criterio cuándo IA/ML/DL agrega valor real en tu contexto profesional.
• Seleccionar enfoques supervisados/no supervisados, entrenarlos y medir desempeño para resolver problemas reales con confiabilidad técnica.
• Entender arquitecturas modernas y su aplicación en lenguaje, automatización, analítica avanzada y otros escenarios donde los modelos neuronales son clave.
• Ampliar el alcance a soluciones inteligentes basadas en imágenes/video y sistemas autónomos, abriendo oportunidades en industrias operativas.
• Identificar vulnerabilidades y riesgos en sistemas de IA/LLMs y aplicar salvaguardas para proteger datos, modelos y outputs.

• Desarrollar competencias para diseñar gobernanza, ética y gestión de riesgos de IA, mitigando sesgos y asegurando transparencia y alineación con objetivos organizacionales.

BOOTCAMP

Inteligencia Artificial

ISO/IEC 42001

Fundamentos

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CONDICIONES GENERALES

CUOTAS

» Para asegurar su participación en el curso, es indispensable que previo al inicio de este nos haga llegar su comprobante de pago.» Cuando exista una política por parte de su organización, respecto de pago posterior, seráobligatorio, presentar una Orden de Compra o una Carta Compromiso firmada por el responsable de pago, informando la fecha de pago, el monto y el concepto.» Formas de pago:

• Cheque. A nombre de Grupo Cynthus, S.A. de C.V., entregado en las instalaciones de Cynthus.
• Depósito bancario. Favor de hacerlo a nombre de Grupo Cynthus, S.A. de C.V.,

- BBVA Bancomer (Dólares) Cuenta 0132395843 Sucursal 3646 CLABE 012 18000132395843-2 SWIFT BCMRMXMMPYMBBVA- Bancomer (Moneda Nacional) Cuenta 0453764486 Sucursal 3646 CLABE 012 18000453764486-9

• Tarjeta Bancaria. VISA y MASTERCARD, el cargo sólo se realiza en nuestras instalaciones.
• PayPal. Desde nuestra página web o con orden revisada con el asesor(a) comercial asignado(a).

CAMBIOS, CANCELACIONES Y AUSENCIAS

» Todas nuestras fechas están sujetas a quórum, por lo que nos reservamos la confirmación o cambios. En caso de que el curso sea cancelado, se realizará el reintegro al 100% de su pago. Los cargos aplicables se calculan como un porcentaje sobre el precio base por participante, según el momento de la solicitud considerando días hábiles previos al inicio del curso:

• 10 días hábiles o más antes del inicio:

Cambio de fecha y cancelación sin cargo

• Entre 9 y 3 días hábiles antes del inicio:

Cambio de fecha 10% | Cancelación 15%

• 2 días hábiles o menos antes del inicio, o ausencia:

Cambio de fecha 20% | Cancelación 25%

» El cambio de fecha aplica para la misma edición (cursos abiertos) o la misma entrega (empresariales). » Las cancelaciones deben solicitarse por escrito. » Reembolsos vía PayPal aplican con deducción de comisión.

CONDICIONES COMERCIALES

» Previo al curso es requisito indispensable que el participante envíe a su Ejecutivo(a) de venta el Formato de Registro al curso, con todos los datos completos. » Si tiene algún procedimiento para darnos de alta como proveedores agradeceremos nos lo haga saber, así como la documentación que requieren por parte de nosotros con el objetivo de agilizar los trámites correspondientes de pago.

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GRUPO CYNTHUS, S.A. DE C.V.

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Piso 29, Oficina 26 Tel. 55 9000 5222 www.cynthus.com.mx contacto@cynthus.com.mx

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de experiencia laboral en el campo de instrucción. de experiencia como instructores en diferentes modalidades instruccionales.

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• Para las sesiones virtuales usamos herramientas y entornos digitales que facilitan el trabajo individual y en grupo, así como la resolución de dudas y el intercambio de información.
• Horarios flexibles

Al estar avalados por organismos internacionales, las certificaciones obtenidas al prepararse con nuestros cursos, tiene validez oficial a nivel nacional e internacional.

Accede a nuestra metodología única CYNTHUS B-LEARNING 2.0 con las mejores herramientas y recursos de aprendizaje. Sesiones dinámicas con ejercicios tipo consultoría y casos reales.

• Material complementario interactivo, que puede ser revisado en cualquier momento.
• Exámenes de simulación
• Insignias digitales por competencias.

Garantizamos cubrir todos los dominios necesarios para aprobar el examen, y desarrollamos habilidades y competencias aplicables a la realidad.

Adaptamos los contenidos de nuestros cursos, orientados a cubrir las necesidades específicas, con un diseño único y adaptado a la realidad de nuestros clientes.