Experto en Inteligencia Artificial

PROGRAMA

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

1. Conceptos básicos
   • Definición y alcance de la IA: agente inteligente, aprendizaje automático y sistemas autónomos.
   • Historia y evolución de la IA: desde Turing hasta modelos generativos modernos.
2. Ámbitos de aplicación
   • IA en salud, finanzas, educación, industria, transporte y entretenimiento.
   • Tendencias actuales: chatbots, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural (NLP).
3. Ética y responsabilidad en IA
   • Sesgos algorítmicos y transparencia.
   • Impacto social y regulaciones internacionales sobre IA.

Módulo 2: Fundamentos y Programación

1. Programación para IA
   • Introducción a Python: librerías clave como NumPy, Pandas y Matplotlib.
   • Fundamentos de programación orientada a objetos (POO).
2. Herramientas y frameworks
   • TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.
   • Uso de Google Colab y Jupyter Notebooks.

Módulo 3: Machine Learning (Aprendizaje Automático)

1. Conceptos fundamentales
   • Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
   • Ciclo de vida de un proyecto de ML: exploración, entrenamiento y evaluación.
2. Algoritmos básicos
   • Regresión lineal, regresión logística y árboles de decisión.
   • K-means, clustering jerárquico y reducción de dimensionalidad (PCA).
3. Evaluación de modelos
   • Métricas de rendimiento: precisión, recall, F1-score y matriz de confusión.
   • Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.

Módulo 4: Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

1. Redes neuronales artificiales (ANN)
   • Perceptrón, funciones de activación y retropropagación.
   • Optimización de modelos: descenso de gradiente y variantes (Adam, RMSprop).
2. Redes convolucionales (CNN)
   • Aplicaciones en visión por computadora: clasificación de imágenes, detección de objetos.
   • Transferencia de aprendizaje con modelos preentrenados.
3. Redes recurrentes (RNN) y Transformers
   • Modelos LSTM y GRU para datos secuenciales.
   • Arquitecturas Transformer: BERT, GPT y aplicaciones en NLP.

Módulo 5: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

1. Fundamentos de NLP
   • Tokenización, lematización y análisis sintáctico.
   • Modelos de representación: Word2Vec, GloVe y embeddings contextuales.
2. Aplicaciones prácticas
   • Generación de texto, traducción automática y análisis de sentimientos.
   • Chatbots y asistentes virtuales basados en IA.
3. Herramientas y frameworks
   • Uso de Hugging Face, NLTK y SpaCy.

Módulo 6: Visión por Computadora

1. Conceptos básicos
   • Preprocesamiento de imágenes: filtros, escalado y normalización.
   • Detección de bordes y características visuales.
2. Aplicaciones avanzadas
   • Reconocimiento facial, segmentación de imágenes y realidad aumentada.
   • Sistemas de video vigilancia y análisis de movimiento.
3. Frameworks específicos
   • OpenCV, Detectron2 y YOLO (You Only Look Once).

Módulo 7: Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)

1. Fundamentos de RL
   • Agente, entorno, estados, acciones y recompensas.
   • Algoritmos clásicos: Q-Learning y Deep Q-Networks (DQN).
2. Casos de uso
   • Robótica autónoma, juegos (ej: AlphaGo) y optimización de procesos.
3. Simuladores y herramientas
   • Gym de OpenAI y Unity ML-Agents.

Módulo 8: Despliegue y Escalabilidad de Soluciones de IA

1. Modelos en producción
   • Pipeline de datos y despliegue en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
   • Contenedores Docker y APIs RESTful para integración.
2. Monitoreo y mantenimiento
   • Seguimiento del rendimiento y actualización de modelos.
   • Gestión de sesgos y errores en tiempo real.
3. Escalabilidad y optimización
   • Reducción de latencia y consumo de recursos.
   • Edge computing para IA descentralizada.

Módulo 9: Ética, Regulación y Futuro de la IA

1. Desafíos éticos
   • Privacidad de datos y sesgos en algoritmos.
   • Impacto laboral y desigualdad tecnológica.
2. Regulaciones globales
   • Marco legal de la UE (Ley de IA) y estándares internacionales.
3. Futuro de la IA
   • Singularidad tecnológica, IA general (AGI) y avances emergentes.