Contenidos por Módulos

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

• ¿Qué es la IA? Definiciones y evolución histórica.
• Diferencia entre IA, Machine Learning y Deep Learning.
• Aplicaciones actuales: industria, salud, educación, arte, etc.
• Casos de uso reales.

Módulo 2: Fundamentos Técnicos (sin necesidad de programar)

• Cómo “aprende” una máquina: datos, algoritmos y modelos.
• Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Redes neuronales: conceptos básicos.
• Ejemplos visuales de cómo se entrenan modelos de IA.

Módulo 3: Herramientas de IA en el Mundo Real

• Plataformas accesibles de IA (ChatGPT, Copilot, Gemini, Midjourney, etc.).
• IA en la automatización de tareas y análisis de datos.
• Introducción a asistentes inteligentes, análisis predictivo y visión por

computadora.

• Taller práctico: uso de herramientas de IA para crear contenido o automatizar

procesos simples.

Módulo 4: Aspectos Éticos y Sociales

• Sesgos en los datos y decisiones algorítmicas.
• Privacidad y seguridad de la información.
• Impacto laboral y social de la automatización.
• Marco legal y regulaciones (IA Act, GDPR, etc.).

Módulo 5: El Futuro de la IA

• Tendencias emergentes (IA generativa, AGI, robótica cognitiva).
• Retos y oportunidades para distintos sectores.
• Cómo prepararse para convivir y trabajar con IA.
• Proyecto final: análisis de un caso real o propuesta de uso responsable de IA.