UNIT

Contenido

• Fundamentos y conceptos clave
  • Definición real de IA: Sistemas que imitan capacidades cognitivas mediante matemáticas y programación, alejados de la ciencia ficción
  • IA débil vs. IA fuerte: Diferenciación entre la IA especializada actual (Narrow AI) y la teórica IA general
  • El ecosistema de datos: Breve repaso de cómo el Big Data y el poder computacional actual habilitan el auge de la IA
  • IA en la vida cotidiana: Ejemplos rápidos de aplicaciones actuales (asistentes, filtros de spam, recomendaciones)
• La Revolución de la IA generativa
  • IA tradicional vs. IA generativa: Del análisis y clasificación de datos a la creación autónoma de contenido original
  • Mecánica de la GenAI: Cómo los modelos aprenden patrones en grandes volúmenes de datos para generar texto, imagen y código
  • Modelos de referencia: Identificación rápida de hitos como GPT y DALL-E
  • La unidad básica (Tokens): Qué son los tokens, cómo definen la "ventana de atención" (contexto) y su impacto en el costo y eficiencia.
• Multimodalidad e Integración
  • Sistemas Multimodales: Procesamiento simultáneo de texto, imagen, audio y video (ej. GPT-4, Gemini).
  • Capacidades Interconectadas: Cómo un input de un tipo (texto) puede generar o analizar otro formato (imagen/gráficos).
  • Impacto Profesional: Casos de uso directo en diseño, marketing, salud y programación.
  • Estrategia Omnicanal: Integración de la IA en múltiples puntos de contacto (Web, App, Voz) para una experiencia de usuario coherente.
• Implementación estratégica y futuro
  • Personalización y eficiencia: Automatización de tareas repetitivas y adaptación del contenido al historial del usuario
  • IA como corolario tecnológico: Relación práctica entre IoT, Big Data, Data Science e IA para resolver problemas complejos
  • Diferenciación de algoritmos: Introducción rápida a los tipos de aprendizaje (supervisado y no supervisado)
  • Desafíos Reales: Preparación para la dinámica grupal de resolución de problemas sectoriales

Material

Diapositivas del taller

Para los talleres online, el material estará disponible solamente en formato digital y disponible para descargar durante su dictado.

Información adicional

TRAYECTO FORMATIVO

• Transformación Digital: desde los datos a la Inteligencia Artificial

ORGANIZACIÓN

• Organizado conjuntamente con HLTnetwork Uruguay Ltda.

NOTA

• La realización del taller queda sujeta a la formación de un grupo con un cupo mínimo de participantes.
• Es decisión de UNIT el cambio de fecha, horario o su cancelación.