Curso: Introducción a la Inteligencia Artificial, en línea

RESEÑA

Tipo de Curso: Teórico-demostrativo, en Línea

Objetivo: Presentación de los aspectos fundamentales de la IA de una manera estructurada y accesible.

Dirigido: Al público interesado en obtener una comprensión sólida del tema.

Días y horarios: martes y jueves, 18:00 a 20:00 h.

Imparte: Ing. Antonio Limas Ballesteros

Fecha de inicio y término: Martes y jueves del 12 al 26 de agosto, 5 sesiones de 18 a 20 h.

Requisitos: Internet, PC, video y audio durante todas las sesiones, vía zoom.

Costo del curso: $2,500.00, con descuento para comunidad UNAM (maestros, alumnos, exalumnos, trabajadores, jubilados) e INAPAM: $2,000.00. Para solicitar el descuento, enviar credencial UNAM (o documento UNAM) o INAPAM al correo.

Informes e inscripciones: al correo cursosrunam@gmail.com

Único método de pago: mediante depósito con folio referenciado en BBVA, en un solo pago. El folio se proporciona por correo (favor de revisar el revisar el correo no deseado); el número de folios es limitado. El folio no garantiza su lugar en el curso hasta que se efectúe el depósito.

Sesión 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

Definición y breve historia de la IA

Tipos de IA: IA débil vs. IA fuerte

Campos relacionados: Machine Learning, Deep Learning

Discusión interactiva: Impacto de la IA en la vida cotidiana

Sesión 2: Fundamentos y Conceptos Clave

Algoritmos y modelos de IA

Redes neuronales artificiales

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Visión por computadora

Ejemplos prácticos y discusión

Sesión 3: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

IA en diferentes industrias (medicina, finanzas, industria, transporte)

Casos de uso reales

Demostraciones de aplicaciones prácticas mediante videos y presentaciones

Sesión 4: Plataformas y Herramientas de IA

Introducción a plataformas de IA: TensorFlow, PyTorch, Keras

Servicios en la nube para IA: Google AI, Microsoft Azure, AWS AI

Plataformas de generación de imagen y texto:

OpenAI GPT (incluyendo ChatGPT)

DALL-E, Stable Diffusion (para generación de imágenes)

MidJourney, Imagen, etc.

Herramientas de código abierto y bibliotecas de IA

Presentación de ejemplos y análisis de casos de uso

Sesión 5: Ética y Desafíos en la IA

Consideraciones éticas en el desarrollo y uso de IA

Bias y equidad en los algoritmos de IA

Privacidad y seguridad de los datos

Impacto social y económico de la IA

Discusión interactiva sobre dilemas éticos

Entrega de certificados de participación