Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial (módulo 1) en línea. Septiembre 2024.

Tipo de Curso: Teórico-demostrativo, en línea.

Objetivo: Presentación de los aspectos fundamentales de la IA de una manera estructurada y accesible.

Metodología: Las sesiones duran dos horas cada una y la componen dos partes: teórica e interactiva. En la primera hora se analizan los conceptos básicos del tema de la sesión y se describen las características y sustento teórico generales. En la segunda hora se lleva a cabo una breve discusión de ideas. El tema principal se dividió en dos partes por su extensión y a objeto de promover la investigación individual de los participantes. La primera aborda los fundamentos de la IA. La segunda muestra la aplicación y futuro de esta herramienta.

Presentación: La importancia de comprender qué es y qué representa la Inteligencia Artificial (IA) en nuestra sociedad ayuda a evitar la desinformación que al respecto se ha introducido. Se analizarán varios factores clave como son: el Impacto Socioeconómico, la Toma de Decisiones Informadas, Ética y Responsabilidad, Innovación y Competitividad, Mitigación de Miedos y Mitos.

Propósito general: Fomentar el conocimiento y la comprensión de la IA en la sociedad es esencial para asegurar que su desarrollo y uso sean beneficiosos y equitativos. Al educar a la población y combatir la desinformación, podemos aprovechar las oportunidades que la IA ofrece mientras gestionamos sus riesgos y desafíos de manera efectiva y ética.

Perfil de ingreso y egreso: Los participantes deberán tener una idea y conocimiento de la interacción humana con medios informáticos (Internet, Aplicaciones, etc.). Al terminar el taller, las y los participantes tendrán un conocimiento más sólido que les permita reflexionar acerca del uso/abuso de una poderosa herramienta como es la Inteligencia Artificial.

Dirigido a: Público interesado en obtener una comprensión sólida del tema.

Días y horarios: Martes y jueves, 18:00 a 20:00 h.

Número de horas: 5 sesiones de 2 horas.

Imparte: Ing. Antonio Limas Ballesteros

Fecha de inicio y término: Del 17 de septiembre al 1 de octubre de 2024.

Requisitos: Internet, PC, video y audio durante todas las sesiones, vía zoom.

Costo del curso: $2,500.00, con descuento para comunidad UNAM (maestros, alumnos, exalumnos, trabajadores, jubilados) e INAPAM: $2,000.00. Para solicitar el descuento, enviar credencial UNAM (o documento UNAM) o INAPAM al correo.

Informes e inscripciones: al correo cursosrunam@gmail.com

Único método de pago: mediante depósito con folio referenciado en BBVA, en un solo pago. El folio se proporciona por correo (favor de revisar el revisar el correo no deseado); el número de folios es limitado. El folio no garantiza su lugar en el curso hasta que se efectúe el depósito.

Perfil del responsable: Egresado de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica y de la Escuela Superior de Física y Matemáticas. Ingeniero en comunicaciones y electrónica (ESIME) y Licenciado en matemáticas aplicadas (ESFM) del IPN. Ha desarrollado su carrera de ingeniería participando en el diseño e implementación de importantes proyectos como el sistema de radiocomunicación nacional de FERRONALES, la Fonoteca Nacional, la Videoteca Nacional, AUDIOMASTER 3000, entre otros. Ha sido miembro de la AES, IEEE, NAB y la IESA. Ha participado en publicaciones de la SEP, DGTEVE e ILCE principalmente en temas relacionados con videoservidores y traducido diversas guías de estándares para la migración de soportes audiovisuales.

Tiene certificaciones en Machine Learning, Artificial Inteligence, Ciencia de Datos de Universidad Anáhuac. Participa en KAGGlE actualmente donde se ha diplomado en Deep Learning, Computer Vision y modelos LLM.

Número mínimo de alumnos: 5

Número máximo de alumnos: 20

Temario: (10 horas)

Sesión 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

• Definición y breve historia de la IA
• Tipos de IA: IA débil vs. IA fuerte
• Campos relacionados: Machine Learning, Deep Learning
• Discusión interactiva: Impacto de la IA en la vida cotidiana

Sesión 2: Fundamentos y Conceptos Clave 

• Algoritmos y modelos de IA
• Redes neuronales artificiales
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
• Visión por computadora
• Ejemplos prácticos y discusión

Sesión 3: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial 

• IA en diferentes industrias (medicina, finanzas, industria, transporte)
• Casos de uso reales
• Demostraciones de aplicaciones prácticas mediante videos y presentaciones

Sesión 4: Plataformas y Herramientas de IA

• Introducción a plataformas de IA: TensorFlow, PyTorch, Keras
• Servicios en la nube para IA: Google AI, Microsoft Azure, AWS AI
• Plataformas de generación de imagen y texto:
  • OpenAI GPT (incluyendo ChatGPT)
  • DALL-E, Stable Diffusion (para generación de imágenes)
  • MidJourney, Imagen, etc.
• Herramientas de código abierto y bibliotecas de IA
• Presentación de ejemplos y análisis de casos de uso

Sesión 5: Ética y Desafíos en la IA

• Consideraciones éticas en el desarrollo y uso de IA
• Bias y equidad en los algoritmos de IA
• Privacidad y seguridad de los datos
• Impacto social y económico de la IA
• Discusión interactiva sobre dilemas éticos

• Entrega de certificados de participación