Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Qué es la IA, cómo funciona, qué hacer con los datos, cómo operan los modelos de lenguaje y cómo adoptarla con criterio, ética y método.
- 1 Panorama y conceptos clave de la IAEl mapa mental: IA, machine learning, deep learning e IA generativa.
- 2 Datos para IATipos, fuentes y sensibilidad de los datos al preparar un caso de uso.
- 3 Introducción a la IA generativa y modelos de lenguajeCómo funcionan los LLM, qué pueden y qué no pueden hacer, y cómo pedirles bien las cosas.
- 4 Ética, seguridad y uso responsable de la IASesgos, privacidad, propiedad intelectual, seguridad y marcos regulatorios.
- 5 Ciclo de vida de soluciones de IA y evaluación de calidad y valorDe la idea al monitoreo: etapas, entregables, métricas y cómo medir si vale la pena.
- 6 Adopción de IA en el trabajo: hoja de ruta y buenas prácticasCómo pasar de probar herramientas a un plan de adopción con objetivos, roles, hitos y métricas.