Inteligencia Artificial Aplicada

Inteligencia artificial aplicada
Chatbots, Prompt Engineering y Análisis de Datos con IA

Desarrolla habilidades prácticas para comprender y utilizar herramientas de inteligencia artificial moderna en tareas reales. En este curso aprenderás fundamentos de IA y Machine Learning, visión por computadora y reconocimiento óptico de caracteres (OCR), traducción automática, funcionamiento de chatbots y modelos de lenguaje (LLM), ingeniería de prompts y herramientas multimodales. También aplicarás IA para preparar y analizar comentarios y otros datos textuales, identificar tópicos y temas, clasificar sentimientos, reconocer tendencias y formular recomendaciones accionables.

Información del curso

Módulos de aprendizaje:
Módulos y temas Objetivos y contenidos
Bloque I. Fundamentos de Inteligencia Artificial
Clase 1. Fundamentos de IA y Machine Learning Comprender los conceptos básicos de IA, el aprendizaje automático y los principales tipos de modelos.
Clase 2. Visión por computadora y OCR Identificar objetos en imágenes y extraer información textual mediante herramientas de IA.
Clase 3. Traducción automática y contexto Utilizar herramientas de traducción con IA y comparar la precisión y el contexto de sus resultados.
Bloque II. Chatbots, Prompt Engineering e IA Multimodal
Clase 4. Chatbots y modelos de lenguaje (LLM) Conocer el funcionamiento, las capacidades y las limitaciones de los chatbots.
Clase 5. Ingeniería de prompts y usos prácticos Crear instrucciones efectivas para generar, resumir, traducir y analizar información con IA.
Clase 6. IA multimodal y generación de imágenes Utilizar herramientas de IA para interpretar imágenes, generar contenido y combinar distintos formatos.
Bloque III. Análisis de Información con IA
Clase 7. Preparación y limpieza de datos Organizar y preparar archivos de datos para su análisis con herramientas de IA y hojas de cálculo.
Clase 8. Clasificación de temas y relevancia Clasificar comentarios por temas y determinar su relevancia utilizando IA.
Clase 9. Revisión y organización de resultados Revisar resultados de IA, corregir errores y organizar los datos para su análisis.
Clase 10. Agrupación de temas y traducción Agrupar temas relacionados, traducir comentarios y validar los resultados con revisión humana.
Clase 11. Sentimiento, conteos y recomendaciones Analizar sentimientos, resumir resultados e identificar hallazgos y recomendaciones útiles.
Bloque IV. Proyecto Final Integrado
Clase 12. IA aplicada a un problema real Aplicar el proceso completo de análisis de datos con IA y presentar resultados y recomendaciones.

Este curso está dirigido a estudiantes, docentes, profesionales, emprendedores y trabajadores que deseen conocer aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial y aprovechar chatbots y herramientas de análisis de datos en actividades académicas o laborales. Está orientado a participantes de nivel introductorio-intermedio interesados en experimentar con modelos de IA y analizar información textual de forma estructurada.

El plan sitúa el curso en un nivel introductorio-intermedio y no establece certificaciones ni conocimientos técnicos específicos como requisito obligatorio. Se recomienda contar con habilidades básicas para utilizar una computadora, gestionar archivos y navegar por Internet. Para las prácticas de análisis de información, será útil tener disposición para trabajar con archivos de texto y hojas de cálculo.

El programa integra fundamentos y usos prácticos de inteligencia artificial con un proceso de análisis de información asistido por IA. Está organizado en 12 clases de 3 horas cada una: 1.5 horas de sesión guiada con instructor y 1.5 horas de práctica independiente. La ruta de aprendizaje avanza desde los conceptos y modelos de IA hasta el uso de chatbots, Prompt Engineering, herramientas multimodales y análisis temático de datos. El curso culmina con un proyecto aplicado a un conjunto de comentarios de clientes, del que se obtienen hallazgos, análisis de sentimiento y recomendaciones.

Duración: 36 horas en total (18 horas guiadas y 18 horas de práctica independiente). Modalidad prevista: presencial, virtual o híbrida.

Al completar el curso, los participantes podrán:

  • Comprender conceptos fundamentales de inteligencia artificial, Machine Learning, modelos y redes neuronales.
  • Distinguir usos de IA generativa y no generativa, y reconocer capacidades y limitaciones de los modelos.
  • Explorar aplicaciones de visión por computadora, OCR y traducción automática.
  • Utilizar chatbots y modelos de lenguaje (LLM) con criterio, verificando sus respuestas y reconociendo posibles alucinaciones.
  • Diseñar prompts con instrucciones, contexto, objetivos, restricciones y formatos de salida claros.
  • Aplicar herramientas multimodales para trabajar con texto e imágenes.
  • Preparar y limpiar archivos de datos textuales en formatos como TXT y CSV.
  • Clasificar comentarios por tópicos y relevancia, revisar resultados y agrupar tópicos en temas.
  • Aplicar revisión humana, deduplicación y clasificación de sentimiento positivo, neutral o negativo.
  • Contabilizar resultados, seleccionar comentarios representativos, identificar hallazgos y formular recomendaciones accionables.
  • Desarrollar un proyecto final de análisis de comentarios de clientes con apoyo de IA.

Para desarrollar las actividades se recomienda disponer de una computadora con acceso a Internet y un navegador web actualizado. Se utilizarán chatbots y modelos de lenguaje de uso general (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Claude u otros), una herramienta de IA capaz de interpretar o ejecutar código cuando la actividad lo requiera, Microsoft Excel o Google Sheets, y Visual Studio Code u otro editor de texto. También pueden emplearse herramientas de traducción, visión/OCR y generación de imágenes. La disponibilidad de funciones puede variar según la herramienta, la cuenta y el plan de acceso utilizado.

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Para más información

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