Introducción a la Inteligencia Artificial

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Temario: Presentación del curso
Unidad didáctica 1. Inteligencia artificial: conceptos clave y aplicaciones
Introducción y objetivos
1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
2. Inteligencia artificial frente a inteligencia aumentada
3. Aplicaciones actuales en la vida cotidiana y en el entorno laboral
Resumen
Ponte a prueba 1
Test 1
Evaluación 1
Unidad didáctica 2. Tecnologías que sustentan la inteligencia artificial
Introducción y objetivos
1. Big data y ciencia de datos
2. Aprendizaje automático y redes neuronales
3. Visión por computadora
4. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
5. Agentes inteligentes y chatbots
Resumen
Ponte a prueba 2
Caso práctico 1
Test 2
Evaluación 2
Unidad didáctica 3. Introducción a la robótica
Introducción y objetivos
1. Conceptos básicos de robótica
2. Tipos de robots
3. Interacción entre IA y robótica
Resumen
Ponte a prueba 3
Caso práctico 2
Test 3
Evaluación 3
Unidad didáctica 4. Impacto de la IA en la transformación digital
Introducción y objetivos
1. Innovación y tecnología
2. Tendencias
3. Nuevos modelos de negocio
Resumen
Ponte a prueba 4
Test 4
Evaluación 4
Unidad didáctica 5. Impacto de la IA en la sociedad y el trabajo
Introducción y objetivos
1. Nuevas habilidades profesionales
2. La IA como socio en las tareas laborales
3. Estilo de liderazgo en proyectos de IA
4. Retos éticos y sociales de la IA
Resumen
Ponte a prueba 5
Test 5
Evaluación 5
Caso práctico final
Evaluación final

Competencias: OBJETIVO GENERAL:
Aproximarse a la inteligencia artificial y sus aplicaciones, e identificar el estilo de liderazgo necesario para su implementación en la empresa.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
Unidad 1

Identificar las características de la Inteligencia Artificial y de la Inteligencia Aumentada.
Señalar las tecnologías que sustentan la Inteligencia Artificial.
Crear prompts efectivos en los modelos de lenguaje.

Unidad 2

Comprender los conceptos básicos de big data y la ciencia de datos, así como sus principales aplicaciones.
Identificar los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales, así como sus implicaciones.
Señalar las bases de la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural, entendiendo su relevancia en el ámbito laboral.

Unidad 3

Identificar qué es un robot, sus principales componentes y sus antecedentes.
Analizar las aplicaciones prácticas de la robótica tanto en la industria como en la vida cotidiana.
Diferenciar entre robótica colaborativa y autónoma, señalando los distintos tipos de robots.

Unidad 4

Comprender el concepto de IA generativa (GenAi) y aplicarlos en la creación de contenidos.
Señalar las tendencias en IA y comprender sus implicaciones, en especial, la de AGI o Inteligencia Artificial General.
Identificar nuevos modelos de negocio apoyados en IA y conocer sus implicaciones.

Unidad 5

Evaluar la importancia de las competencias profesionales relacionadas con la IA.
Desarrollar y aplicar estrategias para la convivencia con la IA en entornos de trabajo.
Conocer el rol del líder en la gestión de equipos técnicos en proyectos de IA.