$200 + IVA (no miembros)
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Fechas
Lunes, martes, jueves
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Instructor:Diego Quisi, Andrés Alba.
Horario: Del 27 de julio al 19 de agosto 2026
Resumen:
El curso Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa introduce a los participantes en los conceptos, modelos y aplicaciones de la IA Generativa, abarcando desde sus bases teóricas hasta su uso práctico con herramientas actuales. Su enfoque se centra en comprender cómo funcionan los modelos generativos de texto, imagen y contenido multimodal, y en desarrollar habilidades para aplicarlos de manera crítica y responsable. Como elemento diferencial, el curso integra el uso de herramientas líderes del mercado como ChatGPT, Claude y Gemini, orientando el aprendizaje hacia la resolución de problemas reales. Al finalizar, los participantes contarán con las competencias necesarias para comprender, evaluar y aplicar soluciones de IA Generativa en sus contextos académicos, profesionales o de emprendimiento.
Audiencia:
El curso está dirigido a docentes, profesionales y emprendedores que cuenten con conocimientos de informática, programación y navegación web, así como una familiaridad con herramientas de inteligencia artificial. Está pensado para personas interesadas en comprender el funcionamiento y el potencial de la IA generativa, y en incorporar estas herramientas de manera efectiva en sus actividades académicas, laborales o iniciativas de innovación digital.
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Competencia específica
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Aplicar herramientas de IA Generativa en casos de uso reales parta evaluar el potencial y limitaciones de la IA Generativa en distintos contextos
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Diego Quisi es Ingeniero en Sistemas. Con más de 10 años de experiencia en docencia e investigación universitaria y más de 30 publicaciones indexadas en SCOPUS, ha liderado proyectos de inteligencia artificial, ciencia de datos y transformación digital en colaboración con universidades y empresas. Es especialista en el desarrollo de aplicaciones móviles multiplataforma, integrando metodologías ágiles y soluciones innovadoras que vinculan la academia con el sector productivo. Actualmente es Gerente de Inteligencia Artificial de CEDIA, impulsando la transformación digital a través de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM).
Andres Alba es Ingeniero en Ciencias de la Computación con más de 2 años de experiencia en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Especializado en la implementación de soluciones de IA para optimizar procesos, con sólidos conocimientos en procesamiento de lenguaje natural, modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), desarrollo backend y ciencia de datos. Cuenta con experiencia en el uso de herramientas Microsoft para mejorar la eficiencia operativa y en la integración de tecnologías avanzadas en entornos empresariales. Posee certificaciones en AI & ML Engineering y Advanced AI and Machine Learning Techniques.
Estrategias de Aprendizaje:
• Metodología «AI-First»: Se prioriza el entendimiento lógico de la arquitectura en los flujos y de la organización del proyecto sobre la memorización de sintaxis. El participante define el problema, la estructura y la lógica del servicio,mientras la IA asiste en la generación de esqueletos de código, documentación, pruebas y depuración.
• Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP): Desarrollo transversal del caso, simulando un entorno empresarial orientado a la construcción de un agente para gestión y operaciones básicas.
Evidencias de Desempeño:
• Portafolio de aprendizaje: repositorio o bitácora con código, ejercicios prácticos y reflexiones sobre el proceso de desarrollo.
• Proyecto individual: aplicación de un agente operativo con IA Generativa que demuestre el dominio de las competencias del curso.
Características:
• Videoconferencias en vivo para teoría, demostraciones de código y resolución de dudas.
• Canal de comunicación para soporte y anuncios (chat o foro) y tutorías breves según necesidad.
• Revisión de repositorios y retroalimentación sobre estructura del proyecto, endpoints, pruebas y documentación.
Requisitos Previos:
• Acceso al menos de una herramienta de IA Generativa Pagada para su uso
• Conocimientos básicos en programación en Python o Java.
• Acceso a computador con conexión a internet estable.
Evaluación:
• Integradora: Evaluación del Proyecto Final presentada en la semana 4, valorando funcionalidad, estructura del agente, calidad técnica y claridad en la exposición.
• Formativa: Seguimiento continuo durante las sesiones prácticas, resolución de dudas en vivo y retroalimentación sobre el avance del proyecto.
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TEMA
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SUBTEMA
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Introducción a la IA Generativa
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Qué es la IA Generativa, historia y panorama actual
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Modelos fundacionales
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LLMs, arquitectura Transformer, modelos base
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Modelos de imagen y multimodales
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Diffusion models, DALL-E, Midjourney, casos de uso
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Ingeniería de Prompts
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Técnicas de prompting, estructuras, buenas prácticas
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Herramientas de IA Gen para texto imagen y video
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ChatGPT, Claude, Gemini – uso práctico y comparativa
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Agentes de IA Gen.
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Agentes para flujos de trabajo, generación y edición de contenido visual
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IA Generativa aplicada al trabajo
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Automatización, productividad y casos reales de uso
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Ética, sesgos y limitaciones
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Alucinaciones, derechos de autor, riesgos y responsabilidad
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Tendencias y futuro de la IA Generativa
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Agentes, RAG, multimodalidad y nuevos paradigmas
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Proyecto integrador
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Presentación de propuesta de aplicación con IA Generativa
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