Qué es realmente la inteligencia artificial
Inteligencia artificial, software convencional, automatización, algoritmos, modelos, IA estrecha, inteligencia artificial general y desarrollo histórico del campo.
Inteligencia Artificial AI-101
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Una introducción no técnica a la inteligencia artificial moderna
Adquiera una comprensión clara y práctica del funcionamiento de la inteligencia artificial moderna, sin necesidad de conocimientos de programación, matemáticas avanzadas ni formación técnica previa.
US$145
Tras completar satisfactoriamente el curso, se incluye un certificado electrónico de finalización de First BCI University en formato PDF.
AI-101
Descripción general del curso
Fundamentos de Inteligencia Artificial es un curso estructurado de nivel inicial dirigido a quienes desean comprender la inteligencia artificial más allá de los titulares, las demostraciones de productos y la jerga técnica.
El curso explica cómo se relacionan los datos, el aprendizaje automático, las redes neuronales, la IA generativa, la visión por computadora, los sistemas de audio, la robótica y los sistemas autónomos. Los estudiantes también examinan las limitaciones de la IA y la importancia de la privacidad, la seguridad, la equidad, la verificación y una supervisión humana significativa.
El programa está diseñado para estudiantes adultos con inquietudes intelectuales y no requiere experiencia en programación, conocimientos de matemáticas avanzadas ni estudios previos de informática.
Objetivos de aprendizaje
Qué aprenderá
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01
Explicar en qué se diferencia la inteligencia artificial del software convencional, la automatización y los sistemas basados en reglas.
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02
Describir cómo los conjuntos de datos, el entrenamiento, la validación, las pruebas y la inferencia contribuyen al desarrollo de la IA.
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03
Distinguir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
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04
Explicar, en el plano conceptual, las redes neuronales, el aprendizaje profundo y los transformadores.
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05
Describir cómo la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje generan contenido.
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06
Reconocer problemas habituales, como las alucinaciones, el sobreajuste, el sesgo, la filtración de datos y el cambio de distribución.
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07
Comprender los fundamentos de la visión por computadora, la IA aplicada al audio, la robótica y los sistemas autónomos.
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08
Evaluar un sistema de IA mediante el análisis de su propósito, sus datos, su método, sus resultados, sus riesgos y su supervisión humana.
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09
Analizar la privacidad, la seguridad, la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas en el uso responsable de la IA.
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10
Identificar vías para continuar el aprendizaje sobre IA y el desarrollo profesional.
Diez módulos estructurados
Programa del curso
Los datos: la base de la inteligencia artificial
Datos estructurados y no estructurados, recopilación, etiquetado, calidad, representatividad, privacidad, sesgo y ciclo de vida completo de los datos.
Fundamentos del aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, evaluación de modelos, generalización, sobreajuste y análisis práctico de errores.
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Capas, pesos, representaciones, redes convolucionales, redes recurrentes, transformadores, y fortalezas y limitaciones del aprendizaje profundo.
Procesamiento del lenguaje natural e IA generativa
Modelos de lenguaje, tokens, contexto, formulación de instrucciones (prompts), generación, alucinaciones, verificación, recuperación de información y conceptos introductorios sobre agentes de IA.
Visión por computadora, IA aplicada al audio y sistemas multimodales
Reconocimiento de imágenes, detección de objetos, sistemas de voz, medios sintéticos, análisis multimodal, autenticidad y consentimiento.
Robótica y sistemas autónomos
Sensores, percepción, planificación, control, actuadores, autonomía, límites de seguridad e intervención humana.
La inteligencia artificial en el mundo real
Aplicaciones de la IA en la atención sanitaria, las finanzas, la educación, el comercio minorista, la logística, la manufactura, el gobierno, la agricultura y las pequeñas empresas.
Inteligencia artificial responsable
Ética, privacidad, seguridad, sesgo, equidad, explicabilidad, rendición de cuentas, gobernanza y supervisión humana significativa.
El futuro de la IA y las capacidades humanas
Agentes de IA, sistemas multimodales, aplicaciones emergentes, funciones profesionales, competencias humanas transferibles y aprendizaje permanente.
Libro de texto oficial recomendado
Fundamentos de Inteligencia Artificial de First BCI University
Una guía no técnica sobre datos, aprendizaje automático, IA generativa, robótica y uso responsable
- Autor
- Konstantin Titov
Este libro es el material de aprendizaje recomendado para AI-101. Sus diez capítulos siguen el plan de estudios del curso y ofrecen explicaciones detalladas, situaciones realistas, comprobaciones de conocimientos y actividades de aprendizaje aplicado.
Disponible como libro electrónico descargable de forma segura por US$12.99.
COMPRAR ESTE LIBRO — US$12.99Finalización satisfactoria
Evaluación y finalización
Componentes de la evaluación
- Diez comprobaciones de conocimientos, una por módulo
- Actividades de aprendizaje aplicado basadas en situaciones realistas relacionadas con la IA
- Una evaluación final sobre los principales conceptos del curso
- Un análisis final de un sistema de IA del mundo real
Requisitos de finalización
- Completar los diez módulos de aprendizaje
- Completar las comprobaciones de conocimientos obligatorias
- Obtener al menos un 70 % en la evaluación final
- Presentar el análisis final de un sistema de IA
AI-101 Inscripción
Comience su estudio estructurado de la inteligencia artificial.
US$145
Adquiera acceso seguro en línea a AI-101. El Certificado de Finalización electrónico de First BCI University en formato PDF se incluye tras cumplir los requisitos de finalización.
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