El objetivo del curso es capacitar a los estudiantes con conocimientos y habilidades fundamentales en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, preparándolos para analizar datos complejos, desarrollar modelos predictivos y crear soluciones innovadoras que resuelvan problemas del mundo real en diversas industrias. Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas y técnicas avanzadas para extraer insights significativos de los datos y aplicar principios de IA en proyectos prácticos, fomentando así su capacidad para liderar y contribuir al avance tecnológico.

La metodología del curso está diseñada para proporcionar una experiencia de aprendizaje integral y práctica, combinando teoría y aplicación a través de diversas actividades pedagógicas. A continuación se detallan los componentes clave de la metodología del curso:

1. Enfoque Basado en Proyectos

• Proyectos Prácticos: Los estudiantes trabajarán en proyectos prácticos desde el inicio del curso. Estos proyectos estarán diseñados para aplicar los conceptos y técnicas aprendidas en situaciones del mundo real.
• Casos de Estudio: Análisis de casos de estudio reales que permitirán a los estudiantes ver cómo se aplican las herramientas de IA y Ciencia de Datos en diferentes industrias.

2. Clases Teóricas y Prácticas

• Clases Magistrales: Sesiones teóricas para presentar los conceptos fundamentales de IA y Ciencia de Datos.
• Sesiones Prácticas: Talleres y laboratorios donde los estudiantes aplicarán lo aprendido utilizando herramientas y lenguajes de programación como Python, R, TensorFlow, y otros.

3. Aprendizaje Colaborativo

• Trabajos en Equipo: Los estudiantes se agruparán para realizar proyectos y tareas en equipo, fomentando la colaboración y el intercambio de conocimientos.
• Foros de Discusión: Plataformas online para que los estudiantes discutan problemas, compartan soluciones y colaboren en tiempo real.

4. Evaluaciones Continuas

• Quizzes y Exámenes: Evaluaciones periódicas para medir la comprensión y el progreso de los estudiantes.
• Retroalimentación Continua: Los instructores proporcionarán retroalimentación regular sobre tareas y proyectos para guiar el aprendizaje de los estudiantes.

5. Recursos y Materiales Didácticos

• Lecturas Asignadas: Artículos, libros y publicaciones relevantes para complementar el aprendizaje en clase.
• Videos y Tutoriales: Contenidos multimedia para reforzar los conceptos teóricos y prácticos.
• Plataforma de E-Learning: Acceso a una plataforma online donde los estudiantes pueden encontrar materiales del curso, realizar tareas y participar en foros de discusión.

6. Mentoría y Apoyo Personalizado

• Sesiones de Mentoring: Los estudiantes tendrán acceso a mentores que les brindarán orientación y apoyo personalizado en sus proyectos y aprendizaje.
• Oficinas de Horas: Horarios específicos donde los estudiantes pueden consultar a los instructores sobre dudas y dificultades específicas.

7. Innovación y Actualización Constante

• Contenidos Actualizados: El curso se actualizará periódicamente para incluir las últimas tendencias y avances en IA y Ciencia de Datos.

Esta metodología garantiza que los estudiantes no solo adquieran conocimientos teóricos, sino que también desarrollen habilidades prácticas y estén preparados para aplicar la IA y Ciencia de Datos en contextos reales.

• Introducción a la IA y Ciencia de Datos: Historia, evolución y aplicaciones actuales.
• Fundamentos de Programación en Python: Variables, estructuras de control, funciones y módulos.
• Estadística y Probabilidad: Medidas de tendencia central, dispersión, distribuciones de probabilidad e inferencia estadística.
• Preprocesamiento de Datos: Manejo de datos faltantes, outliers, normalización y reducción de dimensionalidad.
• Machine Learning: Algoritmos de clasificación, regresión, árboles de decisión, Random Forest y SVM.
• Deep Learning: Redes neuronales, arquitecturas avanzadas (CNN, RNN) y herramientas como TensorFlow y Keras.
• Aplicaciones Prácticas: Procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y sistemas de recomendación.
• Proyecto Final: Desarrollo y presentación de un proyecto integral.