Busca que el estudiante entienda cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial, cómo se construyen, cómo se evalúan y cómo se aplican correctamente en distintos contextos, desde una perspectiva crítica y de construcción de ciudadanía.
Los contenidos abarcan aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial generativa, junto con habilidades técnicas de recolección, selección y limpieza de datos y el uso de modelos de lenguaje de gran escala integrados en flujos de trabajo reproducibles, incluidas las técnicas de prompting y su correcta evaluación.
La propuesta reserva un lugar a las controversias, las implicancias sociales y los dilemas éticos asociados a los sesgos en los datos de entrenamiento y en el desarrollo y uso de la IA, y al reconocimiento de las limitaciones y los requerimientos estructurales de cada enfoque de modelado, incluidas las necesidades de infraestructura y hardware. El cierre es un proyecto final sobre una temática de interés.
Destinada a personas con nociones básicas de programación en Python, nociones generales de estadística descriptiva y conocimientos generales de probabilidad, interesadas en profundizar en el análisis de datos con inteligencia artificial. El único requisito excluyente es contar con secundario completo. La inscripción es libre.