Syllabus & Mapeo de Fuentes
Estructura macro temporal del curso. Cada módulo debe quedar estrictamente vinculado a un rango concreto de la fuente maestra.
Generador Curricular Asistido por Inteligencia Artificial
Cero alucinaciones • Mapeo estricto a fuentesIntroducción a la Inteligencia Artificial
PendienteComprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial y su evolución histórica.
Fundamentos de Machine Learning
PendienteIdentificar los tipos de aprendizaje automático y sus aplicaciones en el mundo real.
Preprocesamiento de Datos
PendienteAprender técnicas de limpieza y preparación de datos para el análisis.
Evaluación de Modelos de Machine Learning
Examen / Evaluación Pura PendienteComprender cómo evaluar y validar modelos de aprendizaje automático.
Introducción a los Modelos de Lenguaje
PendienteExplorar los fundamentos de los modelos de lenguaje y su importancia en la IA moderna.
Transformadores y su Aplicación
PendienteComprender la arquitectura de transformadores y su uso en modelos de lenguaje.
Entrenamiento de Modelos de Lenguaje
PendienteAprender sobre el proceso de entrenamiento de modelos de lenguaje y sus desafíos.
Examen Parcial: Evaluación de Conocimientos
Examen / Evaluación Pura PendienteEvaluar el conocimiento adquirido hasta la fecha sobre IA y Machine Learning.
Aplicaciones Prácticas de Machine Learning
PendienteExplorar casos de uso reales de Machine Learning en diferentes industrias.
Ética en la Inteligencia Artificial
PendienteDiscutir las implicaciones éticas del uso de IA y Machine Learning.
Tendencias Futuras en IA y Machine Learning
PendienteIdentificar las tendencias emergentes en IA y su potencial impacto.