Descripción

📌 Descripción del curso

El Curso en Inteligencia Artificial (IA) te sumergirá en uno de los campos más revolucionarios del siglo XXI. A través de un enfoque práctico y actualizado, aprenderás los fundamentos, metodologías y herramientas que permiten a las máquinas “aprender” y realizar tareas que antes eran exclusivas de los humanos.
Explorarás desde los conceptos básicos del Machine Learning hasta las redes neuronales profundas, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial generativa (GenAI).
Un recorrido completo que combina teoría, práctica y casos de uso reales en empresas y organizaciones.

🧠 Temario Completo del Curso en Inteligencia Artificial

🧩 UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Historia y evolución de la IA.

• Conceptos clave: agente inteligente, entorno, aprendizaje y razonamiento.

• Paradigmas de la IA: simbólica, conexionista y estadística.

• Aplicaciones actuales y tendencias futuras.

• Herramientas y lenguajes de programación para IA.

⚙️ UNIDAD DIDÁCTICA 2. MACHINE LEARNING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

• Conceptos básicos del aprendizaje automático.

• Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

• Modelos y algoritmos principales (regresión, árboles, clustering, redes bayesianas).

• Evaluación de modelos: precisión, recall, F1-score y validación cruzada.

• Casos de uso: predicciones, clasificación y análisis de patrones.

🧬 UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEEP LEARNING: ARQUITECTURAS Y ENTRENAMIENTO

• Introducción a las redes neuronales artificiales.

• Estructura de una red neuronal: capas, neuronas y funciones de activación.

• Arquitecturas de Deep Learning: CNN, RNN, LSTM, GAN.

• Entrenamiento, optimización y regularización.

• Uso de TensorFlow y PyTorch.

🪄 UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (GENAI)

• Qué es la IA generativa y cómo funciona.

• Modelos de difusión, autoencoders y GANs.

• Generación de texto, imágenes, música y video con IA.

• Herramientas populares: ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion.

• Aplicaciones creativas y empresariales de la GenAI.

🗣️ UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

• Fundamentos del lenguaje natural y su representación computacional.

• Tokenización, lematización y análisis semántico.

• Modelos de lenguaje: Word2Vec, BERT, GPT.

• Aplicaciones: análisis de sentimientos, clasificación de texto y traducción automática.

• Herramientas: NLTK, spaCy, Hugging Face.

💬 UNIDAD DIDÁCTICA 6. CHATBOTS Y SU INTEGRACIÓN EN EMPRESAS

• Concepto y evolución de los chatbots.

• Plataformas para desarrollo: Dialogflow, Rasa, Botpress.

• Diseño conversacional y flujos de diálogo.

• Integración con redes sociales, webs y CRMs.

• Casos prácticos: atención al cliente, soporte técnico y ventas automatizadas.

🧠 UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRANSFORMERS: ARQUITECTURA Y APLICACIONES

• Introducción al modelo Transformer.

• Mecanismo de atención (“Attention is All You Need”).

• Modelos preentrenados: BERT, GPT, T5.

• Fine-tuning y aplicaciones prácticas.

• Uso de Transformers en NLP y visión por computadora.

👁️ UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISIÓN ARTIFICIAL

• Fundamentos del procesamiento de imágenes digitales.

• Detección y reconocimiento de objetos.

• Redes convolucionales (CNN) para visión artificial.

• Aplicaciones: conducción autónoma, medicina, seguridad y retail.

• Herramientas: OpenCV, TensorFlow y PyTorch Vision.

⚖️ UNIDAD DIDÁCTICA 9. ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Impacto social y laboral de la IA.

• Sesgos algorítmicos y discriminación automatizada.

• Privacidad, transparencia y rendición de cuentas.

• Marco legal y normativo internacional.

• Principios de diseño ético en IA.

👩‍🎓 A quién va dirigido

Este curso está diseñado para:

• Estudiantes y profesionales interesados en iniciarse en la IA.

• Programadores, analistas de datos y desarrolladores que deseen actualizar sus conocimientos.

• Emprendedores y directivos que busquen aplicar la IA en su negocio.

• Cualquier persona con curiosidad por entender cómo funcionan las tecnologías inteligentes que están transformando el mundo.

🎯 Objetivos del curso

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

• Comprender los principios teóricos y prácticos de la Inteligencia Artificial.

• Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning.

• Aplicar la IA generativa en la creación de contenidos, imágenes o textos.

• Desarrollar chatbots y asistentes virtuales con NLP.

• Implementar soluciones de visión artificial y análisis de imágenes.

• Evaluar los impactos éticos y sociales de la inteligencia artificial.

💼 Salidas profesionales

Los participantes podrán acceder a puestos en sectores tecnológicos y de innovación, tales como:

• Desarrollador/a de IA y Machine Learning.

• Ingeniero/a de Datos o Analista de Datos.

• Especialista en Visión Artificial o NLP.

• Diseñador/a de Chatbots y Asistentes Virtuales.

• Consultor/a en Transformación Digital e IA.

• Investigador/a en tecnologías emergentes.

REF 239211-2401