Programa del Curso

• Comprender qué es la IA y qué NO es
• Identificar IA en tu vida diaria (Spotify, TikTok, Google Maps)
• Conocer los tres tipos de aprendizaje automático

Contenido clave

• IA vs. ML vs. Deep Learning — tres conceptos que se confunden. Ejemplos: filtros de Instagram, recomendaciones de Spotify, asistentes de voz.
• Supervisado: "ejemplos con etiquetas" · No supervisado: "encuentra patrones" · Refuerzo: "ensayo y error"

• Entender la arquitectura de una red neuronal (capas, neuronas, pesos)
• Distinguir entre entrenamiento e inferencia
• Experimentar con una red neuronal en tiempo real sin código

Conceptos clave

• Neurona artificial: recibe señales, las pondera, decide si "se activa". Capas: entrada → ocultas → salida
• Forward pass → error → backpropagation: así ajusta sus pesos, como afinar una guitarra
• Entrenamiento (horas/días) vs. Inferencia (milisegundos) — ChatGPT tardó meses en entrenarse; responde en segundos
• ImageNet 2012: AlexNet bajó el error de imágenes del 26% al 16%, i.e. inició la era del Deep Learning

• Conocer los principales algoritmos de IA de forma intuitiva
• Entender por qué se elige cada método según el problema

Algoritmos principales

• Entender qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)
• Identificar limitaciones: alucinaciones, sesgos, corte de conocimiento
• Reconocer diferencias entre modelos de texto e imagen

IA Generativa en imágenes — modelos de difusión

DALL·E, Midjourney y Stable Diffusion crean imágenes desde ruido puro, refinando iterativamente guiados por el texto del prompt.

• Reflexionar sobre implicaciones éticas y riesgos reales de la IA
• Analizar sesgo algorítmico con casos locales e internacionales
• Discutir privacidad, deepfakes e impacto en empleos

• Usar IA para mejorar comprensión de textos en español e inglés
• Usar IA como editor, nunca como autor
• Practicar idiomas con herramientas conversacionales de IA

Herramientas clave

• Explorar herramientas de IA generativa para expresión creativa
• Comprender cómo funcionan los modelos de difusión
• Reflexionar sobre creatividad, autoría y derechos en la era de la IA

Hitos del arte generativo

Herramientas gratuitas en el navegador

• Usar IA para mejorar organización personal y académica
• Crear planes de estudio personalizados con IA
• Buscar y verificar información académica eficientemente

Herramientas por categoría

• Usar IA para entender conceptos, no solo obtener respuestas
• Aprender a escribir prompts efectivos por materia

Prompts efectivos vs. inefectivos

• Entender por qué Python es el lenguaje de la IA
• Escribir y ejecutar código real en el navegador con Google Colab
• Usar IA como copiloto para programar

Tu primera línea de código

print("Hola, Inteligencia Artificial")
print(2 ** 10)        # → 1024
nombre = "ChatGPT"
print(f"Modelo: {nombre}")

Para continuar

• Entender cómo la IA toma decisiones en el mundo físico
• Conocer el papel del Aprendizaje por Refuerzo en la robótica
• Reflexionar sobre implicaciones éticas de robots autónomos

Los 5 niveles de autonomía en autos

• Conocer aplicaciones de IA en medicina y ciencia
• Entender el impacto social de la IA en México

Aplicaciones médicas

• Diagnóstico por imagen (CNN): rayos X, detección de cáncer en mamografías, fracturas
• Salud mental: Woebot, Wysa — apoyo emocional 24/7 (no sustituyen terapia profesional)
• Epidemiología: predicción de brotes con series temporales + ML
• AlphaFold (DeepMind): predice estructuras de proteínas — acelera el descubrimiento de fármacos

Conexión local