Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)

Este curso introductorio está diseñado para brindar una comprensión integral de la inteligencia artificial (IA), desde sus fundamentos teóricos hasta sus aplicaciones prácticas. A través de un enfoque progresivo, los estudiantes explorarán conceptos básicos, métodos de aprendizaje, aplicaciones en diversos sectores, y el uso práctico de herramientas y estrategias para resolver problemas reales.

¿Qué aprenderás en este curso?

Al finalizar este curso, lograrás:

1. Comprender la esencia de la Inteligencia Artificial (IA):
• Identificar sus fundamentos teóricos y su evolución histórica.
• Reconocer las principales áreas de aplicación de la IA y cómo está transformando sectores clave como la salud, educación y negocios.
2. Diferenciar los métodos de aprendizaje de la IA:
• Familiarizarte con conceptos como el aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y aprendizaje profundo.
• Evaluar la aplicabilidad de estos métodos en diferentes contextos y problemáticas reales.
3. Desarrollar habilidades prácticas:
• Aprender a usar herramientas y plataformas accesibles para experimentar con proyectos de IA.
• Resolver problemas cotidianos mediante la implementación de soluciones basadas en IA.
4. Reflexionar sobre el impacto de la IA en la sociedad:
• Analizar los desafíos éticos y sociales asociados con la IA.
• Explorar su potencial para transformar la vida cotidiana, el trabajo y los sistemas globales.
5. Consolidar el aprendizaje progresivamente:
• Construir una base sólida de conocimientos teóricos y prácticos.
• Aplicar lo aprendido en casos de estudio y ejercicios interactivos.

Estructura del Curso

Módulo 1: Concepto, historia y etapas de la Inteligencia Artificial

Módulo 2: Aplicaciones de la IA en diversos dectores

Módulo 3: Métodos de aprendizaje de la IA

Módulo 4: Resolviendo roblemas del mundo real con IA

Metodología del Curso

Este curso se desarrollará bajo una metodología asincrónica, ofreciendo flexibilidad y autonomía para que los participantes avancen a su propio ritmo. Esta modalidad está diseñada para maximizar el aprendizaje mediante una combinación de teoría, práctica y reflexión.

Beneficios de la modalidad asincrónica

1. Flexibilidad: Permite a los participantes organizar su tiempo de estudio según sus propias necesidades.
2. Accesibilidad: Los recursos están disponibles 24/7, lo que facilita el acceso desde cualquier lugar y momento.
3. Aprendizaje Autónomo: Fomenta la responsabilidad y el autoaprendizaje, habilidades clave en el mundo actual.
4. Revisión Personalizada: Ofrece la oportunidad de repasar el material tantas veces como sea necesario para afianzar los conocimientos.

Estructura Metodológica

1. Lecciones estructuradas y dinámicas:
• Cada módulo cuenta con objetivos claros, reflexiones iniciales y contenido progresivo.
2. Recursos de aprendizaje interactivos:
• Guías paso a paso.
• Casos prácticos adaptados a escenarios reales.
3. Elementos de evaluación y reforzamiento:
• Tests al final de cada módulo: Para medir el conocimiento adquirido y reforzar conceptos clave.
• Glosario esencial: Con términos técnicos y definiciones clave para facilitar la comprensión.
• Resúmenes temáticos: Que condensan los puntos más relevantes de cada unidad.
4. Reflexiones iniciales y finales:
• Conexión práctica del contenido con la vida cotidiana y el contexto ético.

Público Objetivo

Este curso está dirigido a estudiantes, profesionales y cualquier persona interesada en iniciarse o mejorar en el conocimiento y aplicación de la inteligencia artificial, sin necesidad de conocimientos previos en programación o ciencia de datos.

Certificación

Los participantes tendrán la opción de obtener un certificado de participación que valide los conocimientos adquiridos, una valiosa acreditación para su desarrollo académico y profesional.