Guía didáctica Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Fundamentación

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una tecnología esencial y omnipresente en nuestra vida cotidiana. Desde nuestros teléfonos móviles y automóviles hasta nuestros electrodomésticos y servicios de atención al cliente, la IA está cambiando la forma en que interactuamos con el mundo y realizamos nuestras tareas diarias. A pesar de esta ubicuidad, la mayoría de las personas tienen una comprensión limitada de lo que es la IA, cómo funciona y las implicaciones éticas y sociales de su uso.

El objetivo de este curso es proporcionar a la sociedad en general una comprensión clara y práctica de los fundamentos de la IA. Este curso pretende desmitificar la IA y proporcionar una base sólida en los conceptos básicos, así como una visión general de sus aplicaciones en el mundo real. A través de este curso, los participantes podrán comprender y participar en las conversaciones y debates actuales en torno a la IA, así como apreciar su impacto y potencial en diversos campos.

Para quién está dirigida la experiencia de aprendizaje:

• El presente curso está dirigido a la sociedad en general que quiera aprender sobre la IA. No se requieren conocimientos previos de programación o matemáticas. La única precondición es la curiosidad y el interés por entender cómo funciona esta tecnología.

Competencia general

Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial para identificar la forma de utilizarla en la vida cotidiana, demostrando en todo momento una actitud crítica y consciente hacia esta tecnología.

Contenidos temáticos

1. Descubriendo la inteligencia artificial
2. Aplicaciones de la inteligencia artificial
3. Retos y desafíos de la inteligencia artificial

Metodología del trabajo

Para el trabajo a distancia mediante la plataforma de educación se deberá considerar lo siguiente:

• Materiales: se encontrarán en el ambiente digital de aprendizaje referencia a lecturas, videos y otros recursos didácticos complementarios.
• Interacción en plataforma: se podrán utilizar herramientas de comunicación como foros para el análisis de las temáticas planteadas.
• Actividades: se establecerán consignas que servirán de evidencia de los aprendizajes del estudiante.
• Seguimiento del participante: el seguimiento será constante, con el objetivo de acompañar y sostener el aprendizaje.

Criterios de evaluación

Los criterios de evaluación son los siguientes:

• Claridad en la expresión evitando sobre y malos entendidos.
• Se observará el nivel de pertinencia del participante, sus posibilidades para aportar conceptos, dudas y comentarios.
• Se prestará especial interés al nivel de disposición a la tarea y compromiso con el aprendizaje.
• La evaluación mantendrá un enfoque holístico que involucre lo cuantitativo y cualitativo.
• El 100% de la calificación se basará en el desempeño, entregables y las pruebas de conocimiento.

Para aprobar es necesario cumplir en tiempo y forma los siguientes requisitos durante el desarrollo del curso:

• Lectura reflexiva de los materiales.
• Participación activa y pertinente en las actividades que así lo especifiquen.
• Resolución de las pruebas teóricas que apliquen.

Fuentes de consulta

Básica:

• Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

Complementaria:

• Bostrom, N. (2016). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.

Créditos