Módulo 1: Fundamentos

Comenzaremos familiarizándonos con los orígenes históricos de la IA y diferenciaremos los campos de estudio principales. Después repasaremos los fundamentos de la computación y del machine learning. Posteriormente nos introduciremos en el deep learning y las redes neuronales, para llegar al Procesamiento de Lenguaje Natural. Continuaremos con una introducción básica a las IAs generativas de texto e imagen. Finalizaremos revisando la estructura básica del stack de IA aplicada.

Al finalizar esta unidad, no solo comprenderás los fundamentos del funcionamiento de la IA, sino que también podrás identificar y diferenciar las tecnologías que se utilizan en las aplicaciones comerciales. Serás capaz de explicar someramente el funcionamiento de la IA.

Esta sección abarca intencionadamente conocimientos considerados técnicos. Pero entendemos que es absurdo adentrarse directamente en discusiones sociales, culturales, pedagógicas o utilizar herramientas sin tener una noción de qué es lo que tenemos entre manos y cuáles pueden ser sus ventajas y limitaciones.

Módulo Fundamentos

Capítulo 1: Definiendo el campo ¿Qué es la IA? IA ML DL IAgen Chatbots ¿Por qué es especial? Cambio de paradigma de la computaciòn tradicional Resolver problemas complejos El objetivo móvil

Capítulo 3: Origen històrico el nombre disciplinas 2 corrientes GOFAI el invierno de la IA, el resurgimiento y la burbuja

Capítulo 4: Conceptos técnicos fundamentales Estadìstica y cadenas de markov https://www.youtube.com/watch?v=KZeIEiBrT_w Neurona (biologica y artificial) Red neuronal Modelos Entrenamiento https://teachablemachine.withgoogle.com/ Conjuntos de entrenamiento Tokens y ventanas de contexto Vectores Embeddings Transformers IA Generativa NLP y LLMs GANs Difusión Alucinaciones RAG - Fine tuning Guardrails Agentes MCP

Capítulo 5: Aspectos materiales AI tech stack GPU/TPU ¿Cuánto pesa un modelo? Quantizacion/optimización

Capítulo 6: Recomendaciones Plataformas y aplicaciones Cursos

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