Durante el curso, se presentarán casos de estudio reales que demuestran el impacto positivo de la IA en diversos entornos educativos, proporcionando a los participantes una visión práctica y aplicada. Los módulos cubrirán desde los fundamentos matemáticos y arquitecturas de redes neuronales hasta técnicas avanzadas en NLP y la creación de chatbots educativos. Además, se abordarán las consideraciones éticas en el uso de estas tecnologías, asegurando que los participantes estén equipados no solo con habilidades técnicas, sino también con una comprensión de las implicaciones éticas y sociales de la IA en la educación. Este enfoque integral prepara a los educadores para implementar soluciones de IA de manera efectiva y responsable en sus prácticas profesionales.
Beneficios del programa para los participantes:
- Acceso al portal académico del curso de forma asincrónica y remota, donde estará alojado material y actividades para su aprovechamiento académico.
- Asesoría del docente por medio de correo electrónico y durante las sesiones sincrónicas.
- Diploma de aprobación del curso al haber cumplido con asistencia mínima y realizar las actividades asignadas.
Horas totales: 96 horas
Número de sesiones: 48 sesiones
Duración de la sesión: 2 horas
Perfil de ingreso
Al completar el curso, los participantes serán capaces de implementar herramientas de IA generativa y procesamiento de lenguaje natural en sus prácticas educativas, mejorando la personalización del aprendizaje y la eficiencia en la administración educativa.
Prerrequisitos
- Conocimientos básicos de informática.
- Interés en la integración de tecnologías avanzadas en la educación.
Materiales del estudiante:
Computadora con acceso a Internet.
Al finalizar
Conocimientos:
Los participantes comprenderán los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial Generativa (GPT) y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), así como sus aplicaciones en el ámbito educativo.
Ejercicios o Práctica Realizable:
Serán capaces de diseñar, desarrollar e implementar proyectos prácticos que integren herramientas de IA y NLP, tales como chatbots educativos y sistemas de personalización del aprendizaje.
Aplicación a Situaciones Reales:
Podrán aplicar estos conocimientos para mejorar la personalización del aprendizaje y la eficiencia en la administración educativa, optimizando el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Metodología
Modalidad virtual.
El curso implementará una metodología mixta, combinando componentes asincrónicos y sincrónicos. Los estudiantes tendrán acceso a materiales en línea para estudio autónomo y participarán en sesiones en vivo dos veces por semana para reforzar conceptos y resolver dudas mediante discusiones interactivas, estudios de caso y talleres prácticos.
Contenido
- Introducción a la IA y al Procesamiento de Lenguaje Natural
Este módulo introduce los conceptos básicos de la inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural. Se explorarán las aplicaciones de estas tecnologías en el ámbito educativo, proporcionando una base sólida para los módulos posteriores.
- Fundamentos Matemáticos para la IA
En este módulo se cubrirán los principios matemáticos esenciales, incluyendo álgebra lineal, cálculo y probabilidad, que son fundamentales para entender y desarrollar modelos de IA. Los estudiantes aprenderán cómo estas matemáticas se aplican en la creación y optimización de algoritmos de IA.
- Herramientas y Plataformas para NLP
Los participantes explorarán las principales herramientas y plataformas utilizadas en NLP, como TensorFlow, PyTorch y plataformas en la nube. Este módulo se centra en proporcionar habilidades prácticas para utilizar estas herramientas en proyectos de IA educativos.
- Arquitecturas de Redes Neuronales para NLP
Se estudiarán las diferentes arquitecturas de redes neuronales aplicadas a NLP, incluyendo redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y transformadores. Los estudiantes aprenderán cómo elegir y aplicar la arquitectura adecuada para diferentes tareas de NLP.
- Entrenamiento y Optimización de Modelos Generativos
Este módulo abarca las técnicas de entrenamiento y optimización para modelos generativos, incluyendo la afinación de hiperparámetros y la implementación de algoritmos de optimización avanzados. Se incluirán ejercicios prácticos para aplicar estos conocimientos en proyectos reales.
- Aplicaciones de NLP en la Educación
Los estudiantes explorarán cómo NLP puede mejorar la educación a través de aplicaciones como la automatización de la evaluación, la generación de contenido educativo y el análisis del rendimiento de los estudiantes. Se presentarán casos de estudio y proyectos prácticos.
- IA Generativa para la Elaboración de Materiales Didácticos
Este módulo se centra en cómo utilizar IA generativa para crear materiales educativos interactivos y personalizados. Los participantes aprenderán a desarrollar contenidos didácticos que respondan a las necesidades específicas de los estudiantes, mejorando así la experiencia de aprendizaje.
- Evaluación y Mejora del Desempeño de Modelos Generativos
Se abordarán las técnicas para evaluar y mejorar el desempeño de modelos generativos, incluyendo métricas de evaluación, técnicas de ajuste fino y estrategias para evitar el sobreajuste. Los estudiantes aplicarán estas técnicas en sus proyectos de IA.
- Técnicas Avanzadas en NLP para la Educación
Este módulo profundiza en técnicas avanzadas de NLP como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje por transferencia y los modelos preentrenados. Los participantes aprenderán cómo aplicar estas técnicas para resolver problemas educativos complejos.
- Ética en NLP y Modelos Generativos
Los aspectos éticos y las mejores prácticas en el uso de IA y NLP serán discutidos en este módulo. Se cubrirán temas como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y las implicaciones sociales de la implementación de estas tecnologías en la educación.
- Desarrollo y Aplicación de Chatbots en Entornos Educativos
Los participantes aprenderán a diseñar, desarrollar e implementar chatbots educativos que pueden asistir a estudiantes y profesores. Este módulo incluye ejemplos prácticos y proyectos que demuestran cómo los chatbots pueden mejorar la interacción y el soporte educativo.
- Adaptación y Personalización del Aprendizaje con NLP
Se explorarán estrategias para personalizar el aprendizaje utilizando NLP, incluyendo la creación de perfiles de estudiantes y la adaptación de contenidos educativos. Los estudiantes desarrollarán proyectos que demuestren la personalización del aprendizaje basada en datos.
Diploma e insignia digital
La nota final es satisfactoria o no satisfactoria, dependiendo del cumplimiento de las actividades y el 80% de asistencia durante el programa.
El diploma que se emite de forma digital y se acompaña de una insignia. Tanto el diploma como las insignias están protegidos por el sistema Blockchain y pueden compartirse de forma electrónica por diferentes medios: correo electrónico, Facebook, LinkedIn, Twitter y otros. Las insignias digitales son un reconocimiento intransferible, duradero que permite guardar tus logros de forma electrónica evitando extraviar el documento o su deterioro.
Docentes expertos
- William Arredondo
- Pedro Pablo Martínez Valenzuela
- Bayardo Martínez
- María Isabel Suc Sis
- Rodrigo Mejía
- Edgar Vicente Suc
- Pablo Jose Gonzalez
- Jose Ignacio Mendez
Proceso de inscripción
Realizar proceso de inscripción y pago con tarjeta de crédito o débito a través del portal de Educación Continua.
- Hacer click en el botón Inscribirse al curso abajo.
- Completa formulario de inscripción.
- Paga con tarjeta de crédito o débito.
Importante
Se estará enviando el link de acceso a la primera sesión sincrónica vía correo electrónico, una hora antes del inicio del curso.
El Centro Landivariano de Educación Continua, se reserva el derecho de cancelar o reprogramar las actividades académicas que no reúnan el cupo mínimo de participantes, realizando un reintegro de la inversión por medio de cheque el cual se demora aproximadamente 30 días hábiles.
Una vez confirmado el curso, no se realizará ninguna devolución.
