Taller de Inteligencia Artificial

Definición y fundamentos

• Se inicia con una explicación clara de qué es la IA: sistemas que imitan capacidades humanas como razonar, aprender y resolver problemas. Se hace una distinción entre IA débil (tareas específicas) e IA fuerte (conceptualmente más general) 

 Breve recorrido histórico

• Se repasan los hitos: desde los primeros trabajos de los años 50, pasando por el invierno de la IA en los 70–80, hasta el resurgimiento con el aprendizaje automático y las redes neuronales en la década del 2000.

 Principales enfoques y técnicas

• Se cubren los tipos de aprendizaje: supervisado (con datos etiquetados), no supervisado (descubrimiento de patrones) y por refuerzo (aprendizaje por ensayo y error) 

• Se introducen conceptos adicionales: NLP, visión por computadora, robótica, 

 Aplicaciones prácticas

• Se muestran ejemplos concretos en medicina, finanzas, transporte, atención al cliente y robótica .

• En talleres específicos para PYMES o académicos, se usan herramientas como ChatGPT para automatizar tareas, redactar contenido, organizar ideas o evaluar aprendizajes, 

 Ejercicios prácticos

• Los asistentes realizan actividades guiadas: escritura de prompts efectivos, generación de textos, imágenes o presentaciones, y elaboración de prototipos sencillos 

 Beneficios y retos

• Se destacan ventajas como eficiencia, precisión, automatización de tareas repetitivas y mejora en la toma de decisiones.

 Cierre y prospección

• Se reflexiona sobre el futuro de la IA, su importancia en entornos laborales y educativos, y se motivan a los asistentes a seguir aprendiendo de forma continua (lifelong learning) .