1. Diseño Gráfico 2D

2. Ilustración 2D

3. Cine 2D

4. Arquitectura 3D

5. Videojuegos 3D

6. Empleabilidad

1. Guion

2. Producción y financiación

3. Fotografía

4. Iluminación.

5. Sonido

6. Interpretación ante la cámara

7. Realización y montaje.

8. Postproducción

9. Empleabilidad.

1.Introducción al Blockchain
• Principios básicos de blockchain.
• Funcionamiento de Bitcoin.
• Ethereum, altcoins y trading
de criptomonedas.
2. Ethereum
• Solidity y Ethereum.
• Desarrollo de smart contracts.
• Tokenización en Ethereum
3.Hyperledger fabric
• Funcionamiento
de Hyperledger Fabric.
• Arquitecturas Hyperledger Fabric.
• Programación con Hyperledger Fabric.
4: Modelos de negocio Blockchain
• Fundamentos legales
de desarrollos blockchain.
• Modelos de negocio blockchain.
• Desarrollo de un plan
de negocio blockchain.
5: Empleabilidad
Módulo destinado a la mejora de la inserción
laboral de los participantes. Se trabajará en:
• Autoconocimimento.
• Habilidades.
• Mercado laboral.
• Búsqueda activa de empleo
Proyecto:
Desarrollo de Proyecto de puesta en marcha
de un modelo de negocio blockchain para un
caso concreto.

1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
• ¿Qué es la IA?
• Tipos de IA.
• Fundamentos matemáticos de la IA.
• Caso de uso de la IA (IA y pagos, IA
y turismo).
• La IA y su relación con otras tecnologías.
2. Conceptos adicionales importantes en IA
• Big Data.
• Machine learning.
• Empatía y creatividad en la IA:
• Limitaciones de IA.
3. Caso de uso de la IA: Automatización de procesos IA y otras tecnologías
• IA y casos de uso.
• Automatización de procesos gracias
a la IA.
• IA y Big Data.
• IA y Blockchain.
• IA e IoT.
• IA y Smart Cities.
• Los profesionales de la IA y otras áreas
del entorno empresarial.
Contenidos
4. Machine learning (ML) I
• Qué es el ML y tipos de ML.
• Libretíras y usos.
• Deep learning (en imágenes, textos,
data-mining, etc.)
5. Machine learning (ML) II: Redes neuronales artificiales
• Types of ANN.
• Deep learning.
• Feedforward neural network.
• Radial basis functioni neural networks.
• Multy-layer perceptron.
• Convolutional neural network
(ConvNet/CNN).
• Recurrent neural network.
• Modular neural network.
• Sequence to sequence models.
6. IA  y procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• Introducción a la IA y al NLP.
• La automarización de procesos
y el NLP.
• Diseño y ejecución de proyectos
de IPA y casos de éxito.
• Aprendizaje práctico. Creación
de nuestros propios proyectos
de IPA con NLP:
7. Python e IA: 
• Fundamentos.
• Pensamiento computacional.
• Python aplicaco a ML.
8. IA avanzado
• TensorFlow
• PyTorch y otros.
• GPT-3.
9. IA, modelos y otras plataformas
• Google Assistant.
• Amazon Alexa.
• Siri.
• Gestión de chatbots, hologramas,
robots (inteligencias compartidas).
10. Empleabilidad
• Empléate con talento.
• Marca personal.
• Creación de la identidad
digital personal: Linkedin.
• La importancia del CV.
• ¿Cómo afrontar una entrevista?.
• Taller práctico de entrevista
de selección y dinámica de grupo
• Networking para la búsqueda
de empleo.
• El mercado laboral.
• El autoempleo / emprendimiento.
• Tutorías de empleo.