Objetivo General

Capacitar a los participantes en el uso efectivo de herramientas de inteligencia artificial para mejorar procesos y decisiones empresariales.

Objetivos Específicos

         1. Comprender los fundamentos básicos de la inteligencia artificial.
         2. Identificar aplicaciones prácticas de IA en diferentes industrias.
         3. Desarrollar habilidades para utilizar herramientas de IA en proyectos reales.

Módulo 1

        Introducción a la Inteligencia Artificial
        Aprendizaje Esperado: Comprender el concepto y la evolución de la inteligencia artificial.
      Contenidos:
        Historia y evolución de la inteligencia artificial: Desde sus inicios hasta la actualidad.
        Conceptos básicos de IA: Definición y diferencias con otras tecnologías.
        Áreas de aplicación de la IA: Sectores donde se utiliza la inteligencia artificial.
        Impacto de la IA en la sociedad: Cambios y desafíos actuales y futuros.
        Actividad Práctica: Investigar un caso de éxito de IA en la industria y presentar un informe en línea analizando su impacto y beneficios.

Módulo 2

        Herramientas de IA: Visión General
        Aprendizaje Esperado: Identificar las principales herramientas de inteligencia artificial disponibles en el mercado.
      Contenidos:
        Plataformas de IA más populares: Descripción de sus características y usos.
        Comparativa de herramientas de IA: Ventajas y desventajas de cada una.
        Criterios para elegir una herramienta de IA: Qué considerar al seleccionar una herramienta.
        Tendencias emergentes en herramientas de IA: Innovaciones y desarrollos recientes.
        Actividad Práctica: Crear un cuadro comparativo de herramientas de IA basado en una investigación en línea y discutir sus aplicaciones en un foro virtual.

Módulo 3

        Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
        Aprendizaje Esperado: Aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural en proyectos de IA.
      Contenidos:
        Principios del NLP: Conceptos básicos y terminología clave.
        Herramientas de NLP: Software y plataformas para procesamiento del lenguaje natural.
        Casos de uso del NLP: Aplicaciones prácticas en diferentes industrias.
        Desafíos del NLP: Limitaciones y problemas comunes en el procesamiento del lenguaje.
        Actividad Práctica: Utilizar una herramienta de NLP para analizar un conjunto de datos textuales y presentar los hallazgos en un seminario web en línea.

Módulo 4

        Machine Learning: Fundamentos y Aplicaciones
        Aprendizaje Esperado: Implementar modelos básicos de machine learning en herramientas de IA.
      Contenidos:
        Conceptos básicos de machine learning: Tipos de aprendizaje y algoritmos comunes.
        Herramientas para machine learning: Plataformas y software disponibles.
        Implementación de modelos de machine learning: Pasos y consideraciones.
        Evaluación de modelos: Técnicas para medir la eficacia de los modelos.
        Actividad Práctica: Desarrollar un modelo de machine learning simple utilizando una plataforma en línea y compartir los resultados en un taller virtual.

Módulo 5

        Visión por Computadora
        Aprendizaje Esperado: Integrar técnicas de visión por computadora en proyectos de IA.
      Contenidos:
        Fundamentos de visión por computadora: Conceptos clave y aplicaciones.
        Herramientas de visión por computadora: Software y plataformas disponibles.
        Proyectos de visión por computadora: Ejemplos prácticos en diferentes sectores.
        Desafíos en visión por computadora: Problemas y soluciones comunes.
        Actividad Práctica: Implementar un proyecto básico de visión por computadora utilizando una herramienta en línea y presentar los resultados en una videoconferencia.

Módulo 6

        Ética y Futuro de la Inteligencia Artificial
        Aprendizaje Esperado: Analizar los aspectos éticos y futuros de la inteligencia artificial.
      Contenidos:
        Ética en la inteligencia artificial: Principios y debates actuales.
        Regulaciones y políticas de IA: Normativas internacionales y locales.
        Impacto futuro de la IA: Predicciones y tendencias a largo plazo.
        IA y el cambio en el mercado laboral: Implicaciones para el empleo y las habilidades.
        Actividad Práctica: Participar en un debate en línea sobre un dilema ético en inteligencia artificial y proponer soluciones viables.
        prueba final