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Fundamentos de IA y Machine Learning
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Inteligencia Artificial

Fundamentos de IA y Machine Learning

Entender la IA no exige matemáticas: exige saber qué hace un modelo cuando acierta y por qué falla cuando falla. Sin código ni fórmulas, con ejemplos cotidianos y el criterio para decidir dónde convie...

Nivel Básico 9 módulos 30 lecciones 3 laboratorios 20 horas

Cyberdark

Instructor Principal

Fundamentos de IA y Machine Learning
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  • Acceso de por vida
  • Recursos descargables
  • Laboratorios prácticos
  • Certificado de completado

Lo que aprenderás

  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
  • Cómo "aprenden" las máquinas
  • Los datos: la materia prima de la IA
  • Reconocimiento de patrones y predicciones
  • Redes neuronales explicadas de forma simple
  • Modelos de Lenguaje (LLM) y IA generativa

y 3 temas más — el temario completo está más abajo.

Este curso incluye 3 laboratorios prácticos

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Contenido del Curso

9 módulos • 40 elementos (incl. 10 evaluaciones)
Historia de la IA: de las máquinas de ajedrez a ChatGPT ~44 min
Mitos y realidades: lo que la IA puede y no puede hacer hoy ~44 min
IA en la vida cotidiana: ejemplos que ya usamos sin darnos cuenta ~44 min
Quiz Módulo 1 Test · 5 preg.
La diferencia entre programar y enseñar: qué es el Machine Learning ~44 min
Tipos de aprendizaje explicados con ejemplos simples ~44 min
De los datos a las decisiones: la idea detrás de un modelo ~44 min
Quiz Módulo 2 Test · 5 preg.
¿Qué son los datos y por qué la IA los necesita? ~44 min
Datos buenos, datos malos: por qué la calidad importa ~44 min
Privacidad y datos personales: qué pasa con nuestra información ~44 min
Quiz Módulo 3 Test · 5 preg.
Cómo la IA reconoce imágenes, voces y objetos ~44 min
Cómo la IA hace predicciones ~44 min
Ejemplos reales: Netflix, Spotify, mapas y buscadores ~44 min
Quiz Módulo 4 Test · 5 preg.
¿Qué es una red neuronal? Una analogía con el cerebro humano ~44 min
Cómo "aprende" una red neuronal (sin matemáticas) ~44 min
De las redes simples al Deep Learning: por qué revolucionó la IA ~44 min
Quiz Módulo 5 Test · 5 preg.
¿Qué es un LLM? Cómo funcionan modelos como ChatGPT, Claude y Gemini ~44 min
IA generativa: texto, imágenes, audio y video creados por IA ~44 min
Prompts: cómo comunicarnos mejor con la IA ~44 min
Quiz Módulo 6 Test · 5 preg.
Vibe coding: crear con IA hablando, sin saber programar ~44 min
Asistentes de IA en el trabajo: escritura, análisis, diseño y productividad ~44 min
Nuevas profesiones y habilidades que trae la IA ~44 min
Práctica: acota un proyecto con IA ~44 min
Quiz Módulo 7 Test · 5 preg.
Errores y "alucinaciones": por qué la IA a veces se equivoca ~44 min
Sesgos, discriminación y uso responsable de la IA ~44 min
Desinformación, deepfakes y cómo identificarlos ~44 min
Práctica: sesgo, deepfakes y uso responsable ~44 min
Quiz Módulo 8 Test · 5 preg.
Hacia dónde va la IA: tendencias y próximos pasos ~44 min
Cómo elegir y usar herramientas de IA según tus necesidades ~44 min
Reflexión final: la IA como herramienta, no como reemplazo ~44 min
Práctica: elige la herramienta por la necesidad ~44 min
Quiz Módulo 9 Test · 5 preg.

Certificación

Examen Final — Fundamentos de IA y Machine Learning

10 preg. · 45 min

Sobre este curso

Entender la IA no exige matemáticas: exige saber qué hace un modelo cuando acierta y por qué falla cuando falla. Sin código ni fórmulas, con ejemplos cotidianos y el criterio para decidir dónde conviene usarla y dónde no.

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