Fundamentos de Inteligencia Artificial
Este curso introductorio te brinda los conocimientos fundamentales para adentrarte en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial. Dirigido a principiantes sin experiencia previa, te proporcionará una base sólida en los conceptos, algoritmos y aplicaciones básicas de la IA.
Descripción del curso
El curso de Fundamentos de Inteligencia Artificial está diseñado para estudiantes y profesionales que desean iniciarse en el campo de la IA sin necesidad de conocimientos previos avanzados. A lo largo de 8 semanas, te sumergirás en los conceptos esenciales, teorías y aplicaciones prácticas que constituyen la base de esta revolucionaria tecnología.
Lo que aprenderás:
- Historia y evolución de la Inteligencia Artificial
- Conceptos fundamentales: agentes inteligentes, búsqueda y optimización
- Introducción al Machine Learning y sus principales paradigmas
- Fundamentos de la representación del conocimiento
- Sistemas basados en reglas y sistemas expertos
- Ética y consideraciones sociales de la IA
- Implementaciones básicas de algoritmos de IA en Python
- Aplicaciones prácticas de la IA en diversos sectores
Requisitos:
- Conocimientos básicos de matemáticas (álgebra y estadística)
- Familiaridad con conceptos básicos de programación (recomendable, no obligatorio)
- Computadora con conexión a internet
Este curso es ideal para:
- Estudiantes universitarios interesados en la IA
- Profesionales que buscan reorientar su carrera hacia la tecnología
- Emprendedores que desean entender cómo la IA puede transformar sus negocios
- Cualquier persona curiosa sobre el impacto de la IA en nuestra sociedad
Plan de estudios
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
- Historia y evolución de la IA
- Tipos de IA: débil vs. fuerte, estrecha vs. general
- Aplicaciones actuales de la IA
- El ecosistema de la IA en México y Latinoamérica
Módulo 2: Fundamentos Matemáticos y Computacionales
- Repaso de álgebra lineal y cálculo para IA
- Probabilidad y estadística para IA
- Introducción a la programación con Python para IA
- Estructuras de datos relevantes
Módulo 3: Resolución de Problemas y Búsqueda
- Formulación de problemas en IA
- Algoritmos de búsqueda no informada
- Algoritmos de búsqueda informada y heurísticas
- Problemas de satisfacción de restricciones
Módulo 4: Fundamentos de Machine Learning
- Introducción al aprendizaje automático
- Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Regresión y clasificación básicas
- Evaluación de modelos y validación cruzada
Módulo 5: Representación del Conocimiento
- Lógica proposicional y de primer orden
- Sistemas basados en reglas
- Redes semánticas y ontologías
- Razonamiento bajo incertidumbre
Módulo 6: Introducción a Redes Neuronales
- El perceptrón y redes neuronales artificiales
- Algoritmo de retropropagación
- Arquitecturas básicas de redes neuronales
- Implementación simple con TensorFlow/Keras
Módulo 7: Aplicaciones Prácticas de la IA
- IA en el procesamiento de lenguaje natural
- IA en la visión por computadora
- IA en la robótica y sistemas autónomos
- IA en los negocios y la medicina
Módulo 8: Ética y Futuro de la IA
- Consideraciones éticas en el desarrollo de IA
- Privacidad, seguridad y transparencia
- Regulación de la IA en México y el mundo
- Tendencias futuras y desafíos de la IA
- Proyecto final integrador
Instructores
Dra. María Rodríguez
Especialista en Machine Learning
Doctora en Ciencias Computacionales por el ITESM con especialización en Machine Learning. Ha trabajado en proyectos de IA para importantes empresas en México y Estados Unidos. Cuenta con más de 15 publicaciones científicas en revistas internacionales.
Ing. Carlos Mendoza
Experto en Python y Algoritmos
Ingeniero de Software con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de aplicaciones basadas en IA. Ha liderado equipos de desarrollo en startups tecnológicas y es contribuidor activo en proyectos de código abierto relacionados con la IA.
Reseñas del curso
Alejandro Gómez
Excelente curso para comenzar en el mundo de la IA. La Dra. Rodríguez explica los conceptos de manera clara y sencilla. Los ejercicios prácticos me ayudaron mucho a comprender la teoría. Totalmente recomendado para quienes no tienen experiencia previa.
Laura Martínez
Venía de un campo totalmente diferente (marketing) y tenía miedo de no poder seguir el ritmo, pero los instructores hacen que todo sea muy comprensible. Me encantó el enfoque práctico y cómo conectan la teoría con aplicaciones reales. El módulo de ética de la IA fue particularmente interesante.
Roberto Sánchez
Un curso muy completo que te da una visión general de la IA. Lo que más valoro es el balance entre teoría y práctica. El soporte técnico es excelente, siempre disponible para resolver dudas. Ya estoy inscrito en el curso avanzado de Machine Learning.
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