Detalles del Curso:

• Modalidad: Virtual (Zoom).
• Duración: 1 clases (1.30 horas de dictado + 30 minutos de consultas por clase).
• Dirigido a: Trabajadores, estudiantes y público en general interesados en aplicar la IA en su vida diaria.
• Objetivo General: Entender los conceptos básicos de la inteligencia artificial y aprender a utilizarlos para optimizar tareas cotidianas y laborales.

Estructura del Curso

Curso: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)

Objetivo General
Comprender la evolución histórica de la IA, sus fundamentos científicos y tecnológicos, y sus principales aplicaciones prácticas.
Diferenciar entre conceptos clave como redes neuronales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA generativa.

Módulo 1: Historia y Conceptos Fundamentales de la IA

Sección 1: ¿Qué es la IA y Cómo Funciona?

• Duración estimada: 5 minutos
• Objetivo: Ofrecer una definición clara de la IA, destacando sus características principales como la adaptabilidad y la autonomía, y explicar su naturaleza interdisciplinaria como subcampo de las ciencias de la computación.
• Contenido:
  • Introducción a la IA
  • Características de la IA (Adaptabilidad y Autonomía)
  • Relación con la ciencia: Matemáticas, Estadística, Neurociencia, Filosofía y ética
  • Ejemplos prácticos: Asistentes virtuales, autos autónomos

Sección 2: Historia y Conceptos Fundamentales de la IA

• Duración estimada: 10 minutos
• Objetivo: Comprender el origen y la evolución de la IA.
• Contenido:
  • Isaac Asimov: Leyes de la robótica
  • Alan Turing: Test de Turing
  • El renacimiento y auge de la IA
  • Ejemplos: Deep Blue, AlphaGo

Módulo 2: Fundamentos Científicos de la IA

Sección 1: Fundamentos de las Redes Neuronales

• Duración estimada: 8 minutos
• Objetivo: Entender cómo funcionan las redes neuronales, inspiradas en el cerebro humano.
• Contenido:
  • Qué son las redes neuronales
  • Estructura de las redes neuronales
  • Ejemplos prácticos: Reconocimiento de imágenes, Google Translate

Sección 2: Aplicaciones Prácticas de las Redes Neuronales

• Duración estimada: 6 minutos
• Objetivo: Ver cómo las redes neuronales impactan la vida cotidiana.
• Contenido:
  • Reconocimiento facial
  • Asistentes virtuales
  • Traducción automática

Módulo 3: Big Data - El Motor de la IA Moderna

Sección 1: Qué es Big Data

• Duración estimada: 5 minutos
• Objetivo: Comprender la importancia de los grandes volúmenes de datos para el desarrollo de la IA.
• Contenido:
  • Qué son los datos masivos
  • Cómo la IA usa estos datos para mejorar su desempeño
  • Ejemplo práctico: Spotify, Google Maps

Sección 2: Impacto del Big Data en la Vida Cotidiana

• Duración estimada: 5 minutos
• Objetivo: Ver ejemplos prácticos de Big Data en las actividades diarias.
• Contenido:
  • Recomendaciones de contenido (Netflix, Amazon)
  • Uso de datos para optimizar procesos

Módulo 4: Machine Learning y Deep Learning

Sección 1: Introducción al Aprendizaje Automático

• Duración estimada: 7 minutos
• Objetivo: Diferenciar entre los tipos de aprendizaje automático.
• Contenido:
  • Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Ejemplos: Recomendaciones de Spotify, AlphaGo

Sección 2: Qué es el Deep Learning

• Duración estimada: 7 minutos
• Objetivo: Entender cómo las redes neuronales profundas permiten avances en la IA.
• Contenido:
  • Diferencias entre machine learning y deep learning
  • Ejemplo práctico: Reconocimiento facial

Módulo 5: Optimización y Resolución de Problemas con IA

Sección 1: Cómo Optimizar Prompts para Mejorar Respuestas

• Duración estimada: 5 minutos
• Objetivo: Aprender a crear prompts eficaces para obtener respuestas útiles de la IA.
• Contenido:
  • Definición de un rol, contexto, instrucción y formato
  • Ejemplo práctico de cómo optimizar un prompt para obtener mejores respuestas

Sección 2: Resolución de Problemas Complejos con IA

• Duración estimada: 6 minutos
• Objetivo: Aplicar la IA para resolver problemas laborales y personales.
• Contenido:
  • Ejemplo 1: Campaña de marketing
  • Ejemplo 2: Análisis de ventajas y desventajas
  • Automatización de tareas: Correos automáticos, recordatorios semanales

Módulo 6: Práctica Final y Evaluación

Sección 1: Resolución de Retos Prácticos

• Duración estimada: 6 minutos
• Objetivo: Aplicar lo aprendido en ejercicios prácticos.
• Contenido:
  • Ejemplo 1: Diseñar un plan para un equipo remoto
  • Ejemplo 2: Crear una lista de actividades para un día libre

Sección 2: Evaluación y Retroalimentación

• Duración estimada: 3 minutos
• Objetivo: Evaluar el progreso de los estudiantes y ofrecer retroalimentación sobre su rendimiento.