Curso libreInteligencia artificial y datos
Introducción a la inteligencia artificial
El curso Introducción a la inteligencia artificial proporciona al estudiante una explicación clara de qué es la IA, cómo aprenden las máquinas, qué hacen hoy los modelos generativos como ChatGPT, Claude y Gemini y cuáles son sus riesgos, de modo que pueda identificar aplicaciones en su sector y participar con criterio en la adopción de la IA.
A quién va dirigido
Cualquier persona interesada en la IA, sin conocimientos técnicos previos.
Objetivos
✓Comprender con ejemplos la diferencia entre IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA generativa, y los mitos frecuentes sobre ellas.
✓Analizar cómo aprende una máquina a partir de datos de entrenamiento mediante aprendizaje supervisado y redes neuronales explicadas sin fórmulas.
✓Aplicar Teachable Machine y un asistente de IA a tareas sencillas, verificando la calidad del resultado obtenido.
✓Diseñar la ficha de un caso de uso de IA para su entorno laboral o académico con beneficios, riesgos y una prueba práctica.
✓Valorar los riesgos de sesgo, privacidad y desinformación, el efecto en el empleo y la Política Nacional de IA del CONPES 4144 de 2025.
Plan de estudios por sesión
1
Qué es la IABreve historia, conceptos clave y mitos frecuentes · IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, datos de entrenamiento y modelos
2
Cómo aprenden las máquinasAprendizaje supervisado con ejemplos y redes neuronales explicadas sin fórmulas · Clasificación de imágenes con Teachable Machine
3
IA generativa en la prácticaModelos de lenguaje: ChatGPT, Claude y Gemini, y generación de imágenes · Primeras instrucciones útiles
4
Riesgos, oportunidades y presentación del ejercicio finalSesgo, privacidad, desinformación, IA y empleo; Política Nacional de IA (CONPES 4144 de 2025) · Presentación de la ficha de un caso de uso de IA con prueba práctica
Evaluación
Inicial30%Cuestionario diagnóstico sobre conceptos de IA y mitos frecuentes; identificación de tres aplicaciones de IA en su sector.
Intermedio30%Práctica de clasificación de imágenes con Teachable Machine; ejercicio con un asistente de IA verificando la respuesta obtenida.
Final40%Ejercicio final: ficha de un caso de uso de IA en su entorno con beneficios, riesgos, prueba práctica con un asistente y presentación.
Proyecto final
Ficha de un caso de uso de IA en su entorno laboral o académico, con beneficios, riesgos y una prueba práctica con un asistente.