El curso “Introducción a la Inteligencia Artificial” comienza el 22 de septiembre de 2025 y consta de 8 sesiones enfocadas en comprender la IA y su impacto social. Se abordarán conceptos fundamentales, aplicaciones prácticas y ética. El objetivo es empoderar a los participantes contra la desinformación y promover un uso responsable y equitativo de la IA. Introducción a la Inteligencia Artificial (en línea)
Inicio: lun 22 sep 2025 | Horario: 18:00–20:00 | Duración: 8 sesiones | Costo: $2,400.
Informes/inscripciones: gabriela.hernandez@pendulo.com
/ cursos@pendulo.com. Más info:
Si cambian las capacidades disponibles, cambian los objetivos y deben cambiar las pruebas. La pregunta importante no es si la inteligencia artificial generativa «nos atonta», sino si somos capaces de construir sistemas de evaluación que capturen lo que realmente importa cuando cualquier alumno o profesional puede convocar, en segundos, una ayuda generativa. Mientras no lo hagamos, seguiremos premiando la memoria por la memoria, castigando la eficiencia cognitiva y confundiendo destellos en un electroencefalograma con inteligencia.
Enrique Dans
Lo que de verdad debería preocuparnos no es cuánto somos capaces de recordar, sino qué hacemos con lo que ya no es necesario recordar.
Introducción
La importancia de comprender qué es y qué representa la inteligencia artificial (IA) en nuestra sociedad ayuda a evitar la desinformación que al respecto se ha introducido. Se analizarán los siguientes factores clave: el impacto socioeconómico, la toma de decisiones informadas, ética y responsabilidad, innovación y competitividad, mitigación de miedos y mitos.
Objetivos:
Fomentar el conocimiento y la comprensión de la IA en la sociedad para asegurar que su desarrollo y uso sean beneficiosos y equitativos. Educar a la población con el fin de combatir la desinformación y aprovechar las oportunidades que la IA ofrece mientras gestionamos sus riesgos y desafíos de manera efectiva y ética.
Al terminar el taller, las y los participantes tendrán un conocimiento más sólido que les permita reflexionar acerca del uso y abuso de una poderosa herramienta como es la inteligencia artificial.
Temario:
- Sesión 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Historia y evolución de la IA.
- Diferencias entre IA débil y fuerte.
- IA simbólica vs. conexionista.
- Discusión inicial: ¿Qué entendemos por “inteligencia”?
- Sesión 2: Modelos y algoritmos clave en la IA
- Algoritmos de búsqueda y optimización.
- Introducción a redes neuronales.
- Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Ejercicio práctico guiado (en papel o interactivo).
- Sesión 3: Procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora
- NLP: tokenización, embeddings, transformers.
- Visión computacional: redes convolucionales.
- Aplicaciones actuales en texto e imagen.
- Demostraciones con herramientas existentes.
- Sesión 4: Modelos generativos y chain of thought
- Modelos de lenguaje: GPT, BERT, PaLM.
- Introducción a Chain of Thought (CoT).
- Ejemplos prácticos de razonamiento paso a paso.
- Comparativa entre respuestas sin y con CoT.
- Sesión 5: Arquitectura y funcionamiento de los agentes de IA
- Qué es un agente de IA.
- Arquitectura general (basado en Agent Companion).
- Componentes clave y flujo de interacción.
- Ejercicio práctico: diseñar un agente básico.
- Sesión 6: Aplicaciones reales de la IA en el mundo
- Medicina, industria, transporte, arte, educación.
- Casos de uso destacados.
- Videos y análisis de impacto en la vida diaria.
- Trabajo en grupo: idear una aplicación con IA.
- Sesión 7: Plataformas y herramientas de desarrollo en IA
- Frameworks y bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, Keras.
- Plataformas generativas: ChatGPT, DALL·E, MidJourney.
- Servicios en la nube (Google AI, Azure, AWS).
- Ejercicio opcional: usar una herramienta IA gratuita.
- Sesión 8: Ética, gobernanza y el futuro de la IA
- Sesgo algorítmico, privacidad, transparencia.
- IA y desigualdad: dilemas éticos reales.
- Gobernanza global: UNESCO, UE, marcos actuales.
- Debate grupal: ¿Cómo debería regularse la IA?
Metodología
Las sesiones duran dos horas cada una y se componen de dos partes: teórica e interactiva. En la primera hora se analizan los conceptos básicos del tema de la sesión y se describen las características y sustento teórico generales. En la segunda hora se lleva a cabo una breve discusión de ideas. El tema principal se divide en dos partes por su extensión y a objeto de promover la investigación individual de los participantes. La primera aborda los fundamentos de la IA. La segunda muestra la aplicación y futuro de esta herramienta.
Bibliografía
- Inteligencia Artificial: Guía para seres humanos pensantes (2021), Melanie Mitchell
- Infocracia: La digitalización y la crisis de la democracia (2022), Byung-Chul Han
- La mente del emperador, (1989), Roger Penrose
- Poéticas Algorítmicas (2024), Ana María Romano
- La estupidez de culpar a la inteligencia artificial, pero perdonar al examen No es el cerebro, es el examen.
- Etica para Máquinas: Justicia, sesgos y el futuro de la IA (2023), José Ignacio Latorre
Observaciones
Es recomendable conocer el perfil de los asistentes previamente al curso para hacer los ajustes necesarios de los contenidos. Se recomienda homogeneizar en lo posible los niveles de educación para lograr una mayor efectividad.
Los participantes deberán tener una idea y conocimiento de la interacción humana con medios informáticos (Internet, Aplicaciones, etc.).
Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la ESIME y Licenciado en Matemáticas Aplicadas por la ESFM del IPN. Ha desarrollado, diseñado e implementado proyectos como el sistema de radiocomunicación nacional de FERRONALES, la Fonoteca Nacional, la Videoteca Nacional, AUDIOMASTER 3000, entre otros.
Ha sido miembro de la AES, IEEE, NAB y la IESA. Ha participado en publicaciones de la SEP, DGTEVE e ILCE principalmente en temas relacionados con videoservidores y traducido diversas guías de estándares para la migración de soportes audiovisuales.
Cuenta con certificaciones en Machine Learning, Artificial Intelligence y Ciencia de Datos de Universidad Anáhuac.Diffusion Models por Google. Participa en KAGGlE actualmente en donde se ha diplomado en Deep Learning, Computer Vision y modelos LLM.
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