Introducción a la Inteligencia Artificial

Propopósito del curso

Este curso ofrece una introducción sólida a los conceptos, técnicas y herramientas fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA). A lo largo del curso, los estudiantes conocerán los principios básicos del aprendizaje automático (Machine Learning), los tipos de IA existentes y sus principales aplicaciones en distintos campos profesionales.

Al finalizar, los participantes serán capaces de comprender, seleccionar y utilizar herramientas de inteligencia artificial para resolver problemas reales o mejorar procesos tecnológicos, anticipando los usos más eficientes de la tecnología.

Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de:
• Describir los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, comprendiendo sus principales aplicaciones tecnológicas.
• Identificar las áreas clave de la IA: visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y IA conversacional.
• Utilizar servicios y herramientas actuales de IA, incluyendo plataformas accesibles para crear, entrenar o aplicar modelos.
• Reconocer los roles y responsabilidades profesionales dentro del campo de la IA.
• Comprender la ética y el impacto social de la Inteligencia Artificial.

Certificación
Al completar todas las actividades y el proyecto final, los participantes recibirán un Certificado en Introducción a la Inteligencia Artificial, emitido por la organización.
Duración total del curso: aprox. 10 horas académicas

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Estructura del curso

Duración total: 10 horas • Modalidad: Online (asincrónica con tutorías optativas)

Módulo 1 – Introducción a la Inteligencia Artificial (100 minutos)

Temas principales:
• Conceptos básicos de IA: qué es y qué no es
• Mitos, historia y evolución de la inteligencia artificial
• Panorama actual y tendencias
• Clasificación de tipos de IA
• Herramientas iniciales para explorar IA

Actividad: Exploración guiada de ChatGPT y herramientas gratuitas de IA.

Módulo 2 – IA en Acción: Visión por Computadora y Lenguaje Natural (120 minutos)

Temas principales:
• Fundamentos de Computer Vision
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
• IA Conversacional: chatbots y asistentes virtuales
• Casos de estudio: aplicaciones reales (Google Lens, GPT, Whisper, etc.)
• Herramientas recomendadas y demos prácticas

Actividad: Crear un mini chatbot o experimento con visión artificial.

Módulo 3 – Fundamentos de Machine Learning (120 minutos)

Temas principales:

• Conceptos de Aprendizaje Automático y tipos de modelos
• Supervisado, no supervisado y de refuerzo
• Entrenamiento, validación y sesgo en los modelos
• Herramientas accesibles: Teachable Machine, Azure ML, o ChatGPT Playground

Actividad: Entrenar un modelo simple con una herramienta visual.

Módulo 4 – Profesiones, Ética y Futuro de la IA (120 minutos)

Temas principales:

• Roles profesionales: ingenieros de IA, científicos de datos, analistas de machine learning
•Responsabilidades y nuevas competencias
• Ética aplicada a la Inteligencia Artificial
• Desafíos sociales, sesgos y sostenibilidad tecnológica
• Herramientas y recursos para continuar aprendiendo

Actividad: Debate grupal sobre dilemas éticos en IA.

Evaluación (2hs)

• Participación y ejercicios prácticos (40%)
• Evaluación al finalizar el curso (20%)
• Proyecto final / aplicación práctica (40%)

Valor del curso
U$S 200
Precio expresado en Dólares estadounidenses

Metodología
El curso se desarrollará de forma virtual, combinando:
• Clases optativas en directo con el docente.
• Módulos digitales autoguiados con material teórico y práctico.
• Ejercicios con herramientas reales de IA (como ChatGPT, Gemini, Copilot, DALL·E, entre otras).
• Cada clase integrará teoría, ejemplos prácticos y aplicación inmediata, promoviendo el aprendizaje activo y la experimentación.

Este curso esta dirigido para
Este curso está diseñado para profesionales, estudiantes y entusiastas interesados en explorar los fundamentos de la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos, con el fin de aplicarlos en distintos campos tecnológicos, creativos o profesionales.

Requisitos previos
Para un mejor aprovechamiento del curso, se recomienda que los participantes cuenten con:
• Conocimientos básicos sobre Cloud Computing / computación en la nube.
• Conocimientos básicos de estadística y análisis de datos.