CURSO: HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO

Duración: 5 semanas (1 clase por semana)

Modalidad: Virtual a través de Moodle

Nivel: Básico

Dirigido a: Estudiantes, profesionales y personas interesadas en conocer y utilizar herramientas de IA

 

OBJETIVO GENERAL

Proporcionar a los participantes conocimientos fundamentales sobre las principales herramientas de inteligencia artificial disponibles, sus aplicaciones prácticas y cómo integrarlas en diferentes contextos profesionales y académicos.

 

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

·         Comprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial

·         Identificar y clasificar diferentes tipos de herramientas de IA

·         Aprender a utilizar herramientas de IA para generación de texto, imágenes y análisis de datos

·         Desarrollar criterios éticos para el uso responsable de la IA

·         Aplicar herramientas de IA en casos prácticos del ámbito profesional

 

CLASE 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SUS HERRAMIENTAS

Objetivos de la Clase

·         Definir qué es la inteligencia artificial

·         Conocer la evolución histórica de la IA

·         Clasificar los tipos de herramientas de IA disponibles

·         Identificar aplicaciones prácticas en diferentes sectores

Contenido Teórico

1.1 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el aprendizaje y la resolución de problemas.

1.2 Breve Historia de la IA

·         1950s: Alan Turing propone el "Test de Turing"

·         1956: Conferencia de Dartmouth - nacimiento oficial de la IA

·         1980s-1990s: Desarrollo de sistemas expertos

·         2010s: Boom del Machine Learning y Deep Learning

·         2020s: Era de la IA generativa (GPT, DALL-E, etc.)

1.3 Tipos de Herramientas de IA

·         IA Generativa: ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini

·         Generación de Imágenes: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion

·         Análisis de Datos: Tableau con IA, DataRobot

·         Automatización: Zapier, Microsoft Power Automate

·         Reconocimiento de Voz: Whisper, Google Speech-to-Text

1.4 Aplicaciones por Sectores

·         Educación: Tutores virtuales, generación de contenido

·         Salud: Diagnóstico médico, análisis de imágenes

·         Negocios: Chatbots, análisis predictivo

·         Arte y Creatividad: Generación de arte, música, escritura

Actividades Prácticas

·         Exploración Guiada: Registrarse en ChatGPT y realizar primeras consultas

·         Foro de Discusión: Compartir experiencias previas con herramientas de IA

·         Quiz: Conceptos básicos de IA (10 preguntas)

Recursos de Apoyo

·         Video: "¿Qué es la Inteligencia Artificial?" (15 min)

·         Lectura: "Historia de la IA en 10 hitos" (PDF)

·         Infografía: "Tipos de herramientas de IA"

 

CLASE 2: HERRAMIENTAS DE IA PARA GENERACIÓN DE TEXTO

Objetivos de la Clase

·         Conocer las principales herramientas de generación de texto

·         Aprender técnicas de prompting efectivo

·         Utilizar IA para diferentes tipos de escritura

·         Evaluar la calidad y veracidad del contenido generado

Contenido Teórico

2.1 Principales Herramientas de Texto

·         ChatGPT (OpenAI): Versatilidad y facilidad de uso

·         Claude (Anthropic): Análisis profundo y razonamiento

·         Gemini (Google): Integración con servicios Google

·         Microsoft Copilot: Integración con Office 365

·         Jasper: Enfocado en marketing y contenido comercial

2.2 Técnicas de Prompting

·         Prompting Básico: Instrucciones claras y específicas

·         Prompting Avanzado: Técnicas como Chain of Thought, Few-shot learning

·         Elementos de un buen prompt:

o    Contexto

o    Tarea específica

o    Formato deseado

o    Ejemplos (si es necesario)

o    Restricciones

2.3 Aplicaciones Prácticas

·         Escritura Académica: Resúmenes, ensayos, investigación

·         Contenido Comercial: Emails, posts para redes sociales, descripciones de productos

·         Creatividad: Cuentos, poesía, guiones

·         Comunicación: Traducciones, mejora de textos

2.4 Limitaciones y Consideraciones Éticas

·         Verificación de información (hallucinations)

·         Sesgo en los modelos

·         Derechos de autor y originalidad

·         Transparencia en el uso de IA

Actividades Prácticas

1.     Taller de Prompting: Crear prompts para diferentes propósitos

2.     Ejercicio Comparativo: Usar 3 herramientas diferentes para la misma tarea

3.     Proyecto: Crear un artículo de blog usando IA como asistente

4.     Evaluación Peer-to-Peer: Revisar trabajos de compañeros

Recursos de Apoyo

·         Tutorial: "Guía completa de prompting efectivo"

·         Plantillas: Prompts predefinidos para diferentes usos

·         Checklist: Verificación de contenido generado por IA

 

CLASE 3: HERRAMIENTAS DE IA PARA CREACIÓN DE IMÁGENES Y CONTENIDO VISUAL

Objetivos de la Clase

·         Explorar herramientas de generación de imágenes con IA

·         Aprender a crear prompts visuales efectivos

·         Utilizar IA para edición y mejora de imágenes

·         Conocer aspectos legales del arte generado por IA

Contenido Teórico

3.1 Principales Herramientas de Generación de Imágenes

·         DALL-E 3 (OpenAI): Integrado con ChatGPT, alta calidad

·         Midjourney: Excelente para arte conceptual y creatividad

·         Stable Diffusion: Código abierto, muy personalizable

·         Adobe Firefly: Integrado en Creative Suite

·         Canva AI: Fácil uso para no diseñadores

3.2 Técnicas de Prompting Visual

·         Elementos del prompt visual:

o    Sujeto principal

o    Estilo artístico

o    Composición y encuadre

o    Iluminación y color

o                  Calidad y detalles técnicos

3.3 Estilos y Técnicas Artísticas

·         Estilos fotográficos: Retrato, paisaje, macro, street photography

·         Estilos artísticos: Impresionismo, surrealismo, art nouveau, pixel art

·         Técnicas: Acuarela, óleo, digital art, 3D render

3.4 Herramientas Complementarias

·         Upscaling: Real-ESRGAN, Waifu2x

·         Edición: Remove.bg, CleanUp.pictures

·         Animación: RunwayML, Pika Labs

3.5 Consideraciones Legales y Éticas

·         Derechos de autor en imágenes generadas

·         Uso de referencias de artistas existentes

·         Deepfakes y manipulación de imágenes

·         Licencias y uso comercial

Actividades Prácticas

1.     Laboratorio de Creación: Generar imágenes con diferentes herramientas

2.     Desafío Creativo: Crear una serie de imágenes con tema específico

3.     Proyecto de Marca: Diseñar identidad visual usando IA

4.     Análisis Crítico: Evaluar aspectos éticos de imágenes generadas

Recursos de Apoyo

·         Biblioteca de prompts visuales

·         Guía de estilos artísticos

·         Tutorial: "De la idea a la imagen con IA"

 

CLASE 4: HERRAMIENTAS DE IA PARA ANÁLISIS DE DATOS Y AUTOMATIZACIÓN

Objetivos de la Clase

·         Conocer herramientas de IA para análisis de datos

·         Aprender a automatizar tareas con IA

·         Utilizar IA para visualización de datos

·         Implementar flujos de trabajo automatizados

Contenido Teórico

4.1 Herramientas de Análisis de Datos con IA

·         ChatGPT Code Interpreter: Análisis de datos conversacional

·         Google Sheets con IA: Funciones inteligentes

·         Tableau: Visualización con insights automáticos

·         Microsoft Power BI: Análisis predictivo

·         DataRobot: Machine Learning automatizado

4.2 Tipos de Análisis

·         Análisis Descriptivo: ¿Qué pasó?

·         Análisis Diagnóstico: ¿Por qué pasó?

·         Análisis Predictivo: ¿Qué podría pasar?

·         Análisis Prescriptivo: ¿Qué se debe hacer?

4.3 Herramientas de Automatización

·         Zapier: Conecta aplicaciones sin código

·         Microsoft Power Automate: Automatización empresarial

·         IFTTT: Automatización simple para usuarios

·         Make (Integromat): Automatización visual avanzada

4.4 Casos de Uso Prácticos

·         Marketing: Análisis de redes sociales, segmentación de clientes

·         Finanzas: Análisis de riesgo, detección de fraude

·         Recursos Humanos: Análisis de desempeño, reclutamiento

·         Ventas: Predicción de demanda, optimización de precios

4.5 Preparación de Datos para IA

·         Limpieza de datos

·         Identificación de patrones

·         Selección de variables relevantes

·         Validación de resultados

Actividades Prácticas

1.     Análisis de Dataset: Usar IA para analizar datos de muestra

2.     Creación de Dashboard: Visualizar datos con herramientas de IA

3.     Automatización Personal: Crear flujo de trabajo automatizado

4.     Caso de Estudio: Resolver problema empresarial con IA

Recursos de Apoyo

·         Datasets de práctica

·         Plantillas de automatización

·         Tutorial: "Análisis de datos sin saber programar"

 

CLASE 5: APLICACIONES AVANZADAS Y FUTURO DE LAS HERRAMIENTAS DE IA

Objetivos de la Clase

·         Explorar aplicaciones emergentes de IA

·         Conocer herramientas especializadas por industria

·         Desarrollar una estrategia personal de adopción de IA

·         Reflexionar sobre el impacto futuro de la IA

Contenido Teórico

5.1 Herramientas Especializadas por Industria

Educación

·                     Duolingo Max: Aprendizaje personalizado de idiomas

·         Khan Academy Khanmigo: Tutor de IA personalizado

·         Gamma: Creación automática de presentaciones

·         Quizizz: Generación automática de cuestionarios

·         Salud

·         Babylon Health: Diagnóstico preliminar con IA

·         DeepL Write: Escritura médica especializada

·         Nuance Dragon: Reconocimiento de voz médico

Negocios y Productividad

·         Notion AI: Asistente integrado en gestión de proyectos

·         Grammarly: Mejora de escritura empresarial

·         Calendly AI: Programación inteligente de reuniones

·         Salesforce Einstein: CRM con inteligencia artificial

5.2 IA Multimodal

·         GPT-4 Vision: Análisis de imágenes y texto

·         Gemini Ultra: Capacidades multimodales avanzadas

·         Claude 3: Análisis de documentos complejos

5.3 Tendencias Emergentes

·         IA de Código: GitHub Copilot, Replit Ghostwriter

·         IA de Video: Sora, RunwayML, Pika Labs

·         IA de Audio: ElevenLabs, Mubert, AIVA

·         IA de 3D: Spline, Luma AI

5.4 Consideraciones Futuras

·         Desarrollo Responsable de IA

·         Regulación y Gobernanza

·         Impacto en el Mercado Laboral

·         Democratización de la IA

5.5 Estrategia Personal de Adopción

·         Evaluación de necesidades: ¿Qué problemas puedo resolver?

·         Experimentación gradual: Comenzar con herramientas simples

·         Aprendizaje continuo: Mantenerse actualizado

·         Red de contactos: Comunidades de usuarios de IA

Actividades Prácticas

1.     Proyecto Final: Crear una propuesta de implementación de IA

2.     Presentación: Mostrar proyecto y recibir feedback

3.     Plan Personal: Desarrollar estrategia de adopción de IA

4.     Reflexión Grupal: Discutir implicaciones futuras de la IA

Recursos de Apoyo

·         Roadmap de herramientas de IA por industria

·         Template: Plan de implementación de IA

·         Lista de recursos para aprendizaje continuo

 

EVALUACIÓN DEL CURSO

Criterios de Evaluación

·         Participación en foros: 20%

·         Actividades prácticas semanales: 30%

·         Proyecto final: 35%

·         Autoevaluación y reflexiones: 15%

Proyecto Final: Propuesta de Implementación de IA

Los estudiantes deberán crear una propuesta detallada para implementar herramientas de IA en su contexto profesional o académico, incluyendo:

• Análisis de necesidades
• Selección de herramientas
• Plan de implementación
• Consideraciones éticas
• Métricas de éxito

 

BIBLIOGRAFÍA

Libros Fundamentales

1.    Russell, S. & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson.

2.    Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

3.    Mitchell, M. (2019). Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. Farrar, Straus and Giroux.

4.    Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.

5.    O'Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction. Crown Publishing.

Artículos y Papers Relevantes

1.    Attention Is All You Need - Vaswani et al. (2017)

2.    Language Models are Few-Shot Learners - Brown et al. (2020)

3.    DALL-E: Creating Images from Text - Ramesh et al. (2021)

4.    Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback - Bai et al. (2022)

Recursos Online

1.    OpenAI Documentation - https://platform.openai.com/docs

2.    Google AI Education - https://ai.google/education/

3.    MIT OpenCourseWare: Artificial Intelligence - https://ocw.mit.edu/courses/artificial-intelligence/

4.    Coursera: AI for Everyone by Andrew Ng - https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

5.    Papers With Code - https://paperswithcode.com/

Blogs y Publicaciones Especializadas

1.    The Gradient - https://thegradient.pub/

2.    OpenAI Blog - https://openai.com/blog/

3.    Google AI Blog - https://ai.googleblog.com/

4.    Towards Data Science - https://towardsdatascience.com/

5.    AI News - https://artificialintelligence-news.com/

Comunidades y Foros

1.    Reddit r/ArtificialIntelligence - https://www.reddit.com/r/artificial/

2.    AI/ML Twitter Community - Seguir a expertos como @AndrewYNg, @ylecun, @karpathy

3.    Discord servers: AI Art, ChatGPT, Machine Learning

4.    Stack Overflow AI Section - Para preguntas técnicas