La asignatura "Fundamentos de Inteligencia Artificial en la Investigación" tiene como objetivo proporcionar los conocimientos fundamentales sobre la IA, su evolución, principales áreas de desarrollo y aplicaciones en contextos científicos. Durante el curso, los participantes explorarán conceptos clave como Machine Learning, Deep Learning e inteligencia artificial general (IAG). Asimismo, analizarán el impacto de estas tecnologías en el modelado predictivo, el análisis de resultados y la automatización de procesos de investigación.

Actividades individuales a realizar:

Leer los materiales ubicados en el apartado de recursos de aprendizaje.

Completar el cuestionario de evaluación de la asignatura. Nota: El cuestionario permite dos intentos y el sistema registrará la calificación más alta obtenida.

Observar el video disponible y responder las preguntas durante su reproducción.

¡Les invito a participar activamente y a aprovechar al máximo esta experiencia formativa!

Les deseo muchos éxitos,

Su tutor/a

La asignatura Fundamentos de Inteligencia Artificial en la Investigación ofrece una introducción integral a los conceptos, evolución y aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito científico. Este curso tiene como objetivo preparar a los estudiantes para comprender y aplicar herramientas de IA que optimicen los procesos investigativos, promuevan la innovación y resuelvan problemas complejos de manera efectiva.

Estructura y Desarrollo de la Asignatura

Recursos de Aprendizaje

Durante el curso, tendrás acceso a:

Foro de dudas e inquietudes de la unidad.

Materiales digitales, como lecturas, tutoriales y presentaciones de los docentes.

Artículos académicos actualizados y guías de apoyo disponibles en la webgrafía.

Actividades de Aprendizaje

El curso incluye actividades diseñadas para fomentar el aprendizaje activo, como:

Lectura de materiales: Revisión de recursos alojados en el curso y artículos complementarios.

Actividad: Panel IA como herramienta para la optimización de proyectos de investigación.

Evaluación Final

La evaluación está estructurada de la siguiente manera:

Cuestionarios: Disponibles con dos intentos; se tomará la calificación más alta.

Participación activa: Valoración de la interacción en las actividades de aprendizaje.

Programa Adjunto:

Al final de esta guía, encontrarás el programa completo de la asignatura, donde se detallan las unidades, objetivos y metodologías de trabajo.

Recuerda: La inteligencia artificial no reemplaza nuestra humanidad; la potencia. Es una herramienta que, en tus manos, puede transformar ideas en soluciones y sueños en realidades.

¡Te invito a participar activamente en este curso y a aprovechar los recursos proporcionados!

Su tutor/a

En su presentación, el Ing. Rodríguez Conde aborda los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA), explicando sus principios básicos, las tecnologías clave involucradas y cómo estos fundamentos están sentando las bases para su aplicación en diversos campos.

Dr. Darwin Muñoz

El Dr. Muñoz, por su parte, profundiza en la aplicación de la Inteligencia Artificial en la investigación, explorando cómo la IA está revolucionando los métodos y procesos de investigación.

En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) está revolucionando los procesos de generación y análisis de conocimiento, la investigación científica se encuentra en el centro de esta transformación. Esta asignatura permitirá explorar cómo las herramientas basadas en IA pueden optimizar procesos, mejorar la precisión de los resultados y generar nuevos enfoques en los proyectos investigativos.

La asignatura "Herramientas de IA en la Investigación" tiene como objetivo principal proporcionar conocimientos prácticos sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial en diversas fases de la investigación científica. A lo largo del curso, los participantes se familiarizarán con aplicaciones clave de IA, como el análisis de datos, la predicción de tendencias, la automatización de tareas repetitivas y el diseño de modelos avanzados para resolver problemas complejos.

Actividades individuales a realizar:

1. Revisar los materiales de aprendizaje:

Explora los recursos ubicados en el apartado de recursos de aprendizaje para comprender los conceptos fundamentales y el uso de herramientas específicas.

2. Completar el cuestionario de evaluación de la asignatura:

Evalúa tus conocimientos respondiendo al cuestionario diseñado para medir tu comprensión. Nota: El cuestionario permite dos intentos, y el sistema registrará la calificación más alta obtenida.

3. Observar el video disponible y responder preguntas:

Visualiza el video proporcionado y responde las preguntas planteadas durante su reproducción para afianzar los conceptos clave.

¡Les invito a participar activamente y a aprovechar al máximo esta experiencia formativa!

Les deseo mucho éxito,

Su tutor/a.

https://code.visualstudio.com/docs/python/python-tutorial

https://code.visualstudio.com/docs/languages/python

https://vscode.dev/?vscode-lang=es-us

https://colab.research.google.com/

https://www.simplilearn.com/top-python-libraries-for-data-science-article

http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram

https://code.visualstudio.com/docs/python/python-tutorial

https://code.visualstudio.com/docs/languages/python

https://vscode.dev/?vscode-lang=es-us

https://colab.research.google.com/

https://www.simplilearn.com/top-python-libraries-for-data-science-article

http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram