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Curso

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y OPTIMIZACIÓN PARA LA GESTIÓN SANITARIA DE EMERGENCIAS

  • Desde: 2/2/26
  • Hasta: 6/3/26
  • Campus de Valencia
  • Idioma: Castellano
  • Online

Promovido por:
Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial

Responsable de la actividad:
Vicente Juan Botti Navarro

Inscripción

Modalidad

Presencial Online Emisión en directo

0 horas

20 horas

0 horas
Lugar de impartición
On-line
Certificación

Aprovechamiento

Modalidad

ONLINE

Curso

2025-2026

ECTS

2

Campus

Valencia

0 h

Presenciales

20 h

Online

Ver condiciones de la actividad
Precio Colectivo
0 € Personal UPV 
0 € Alumno UPV 
0,00 € - Personal UPV
0,00 € - Alumno UPV
No permitido - Público en general

Objetivos

• Comprender los fundamentos teóricos de la optimización matemática y de las principales técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la gestión de emergencias sanitarias.
• Modelar formalmente problemas reales del ámbito de emergencias (localización de bases, asignación de ambulancias, desplazamientos, cobertura temporal, predicción de demanda), traduciendo los elementos operativos a variables, parámetros y restricciones computables.
• Seleccionar y aplicar correctamente métodos de resolución apropiados —programación lineal, programación entera, metaheurísticas, aprendizaje automático o refuerzo— en función de la naturaleza del problema.
• Implementar en Python modelos y algoritmos de optimización e inteligencia artificial, interpretando los resultados y evaluando su adecuación a contextos reales.
• Analizar críticamente las soluciones obtenidas, sus limitaciones operativas y los supuestos del modelado, identificando mejoras o extensiones posibles.

Acción formativa dirigida a

Personal y estudiantes del ámbito de la ingeniería, la ciencia de datos, matemáticas, estadística, informática, o profesionales del ámbito sanitario

Profesores

Metodología didáctica y sistemas de evaluación

vídeos explicativos, notebooks en Google Colab y datasets
Cada semana se habilita un bloque con materiales y ejercicios prácticos; el alumnado debe completar los notebooks y entregar los resultados.

Temas a desarrollar

1. Introducción a la optimización y aplicaciones de la programación lineal
2. Programación lineal entera
3. Metaheurísticas
4. Aprendizaje automático
5. Aprendizaje por refuerzo

Inscripción

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