Formación en IA: de conceptos a aplicaciones
Un programa diseñado para profesionales que necesitan comprender cómo funciona la inteligencia artificial y aplicarla en contextos reales. Sin promesas infladas, solo conocimiento estructurado y casos prácticos.
Estructura del programa
Cuatro módulos que te llevan desde los fundamentos teóricos hasta las implementaciones prácticas. Cada bloque tiene objetivos claros y entregables concretos.
Fundamentos de IA y aprendizaje automático
Los conceptos básicos explicados sin simplificaciones excesivas. Aprenderás qué tipos de problemas puede resolver la IA y cuáles no.
- Historia y evolución de los sistemas inteligentes
- Diferencias entre ML, DL y IA simbólica
- Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, por refuerzo
- Limitaciones actuales y sesgos en los datos
Redes neuronales y arquitecturas modernas
Cómo funcionan realmente las redes neuronales. Verás la matemática subyacente y por qué ciertas arquitecturas resuelven problemas específicos.
- Perceptrones y propagación hacia atrás
- CNN para visión por computadora
- RNN y LSTM para secuencias temporales
- Transformers y mecanismos de atención
Modelos de lenguaje y procesamiento de texto
Desde embeddings hasta GPT. Entenderás cómo se entrenan estos modelos y qué consideraciones técnicas requieren para uso empresarial.
- Representaciones vectoriales de palabras
- Arquitecturas pre-entrenadas y fine-tuning
- Prompt engineering y optimización de respuestas
- Evaluación de calidad y coherencia en generación
Implementación práctica y consideraciones éticas
La teoría no sirve sin aplicación. Trabajarás en proyectos reales y aprenderás a evaluar el impacto de tus sistemas.
- Pipelines de datos y preprocesamiento
- Despliegue de modelos en producción
- Monitoreo de rendimiento y deriva de datos
- Privacidad, explicabilidad y responsabilidad algorítmica
Cómo enseñamos tecnología compleja
No usamos analogías simplificadas ni metáforas vacías. Cada concepto se explica con rigor académico pero con lenguaje accesible. Verás código real, datos reales, problemas reales.
Casos de estudio documentados
Analizamos implementaciones reales de empresas que usaron IA para resolver problemas específicos, incluyendo los errores que cometieron y cómo los corrigieron.
Proyectos con datasets públicos
Trabajarás con conjuntos de datos reconocidos en la comunidad científica. Nada de ejemplos inventados, sino problemas que otras personas ya intentaron resolver.
Métricas de evaluación transparentes
Aprenderás a medir el rendimiento de forma objetiva. Precisión, recall, F1-score, curvas ROC y otras métricas que realmente importan en producción.
