Inteligencia Artificial (IA) en el aula

1. Introducir a los estudiantes a la IA: Comienza por establecer una comprensión sólida de lo que es la inteligencia artificial y su importancia en el mundo actual. 2. Desarrollar habilidades de pensamiento crítico: Fomenta la capacidad de los estudiantes para analizar problemas, identificar oportunidades de aplicación de la IA y tomar decisiones informadas. 3. Promover la curiosidad y la exploración: Anima a los estudiantes a investigar y experimentar con proyectos de IA simples para que puedan comprender cómo funciona en la práctica. 4. Fomentar la ética y la responsabilidad: Discute la importancia de consideraciones éticas en la IA, como la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico, y cómo los estudiantes pueden contribuir a un uso ético de la IA.
1. Introducción a la IA: Explica qué es la IA, su historia y sus aplicaciones en la vida cotidiana. 2. Fundamentos del aprendizaje automático: Introduce conceptos básicos de aprendizaje automático, como datos de entrenamiento, algoritmos y modelos. 3. Proyectos prácticos: Proporciona ejemplos y proyectos prácticos que los estudiantes pueden realizar, como la clasificación de imágenes o la creación de chatbots simples. 4. Ética en la IA: Discute dilemas éticos y dilemas morales asociados con la IA, y promueve la toma de decisiones éticas en proyectos de IA. 5. Herramientas y recursos: Familiariza a los estudiantes con las herramientas y recursos disponibles para trabajar en proyectos de IA, como bibliotecas de Python, conjuntos de datos y tutoriales en línea. 6. Presentación de proyectos: Fomenta que los estudiantes presenten sus proyectos de IA ante sus compañeros para compartir conocimientos y experiencias. 7. Evaluación y mejora: Enseña a los estudiantes cómo evaluar y mejorar sus modelos de IA a través de métricas de rendimiento y retroalimentación. 8. Aplicaciones de la IA en la educación: Explora cómo la IA se utiliza en la educación, como en la personalización del aprendizaje y la creación de asistentes virtuales educativos. 9. Desarrollo de habilidades de resolución de problemas: Fomenta la resolución de problemas en el contexto de proyectos de IA, lo que puede ayudar a los estudiantes a aplicar sus habilidades en otros campos. 10. Trabajo en equipo y colaboración: Promueve la colaboración entre estudiantes en proyectos de IA, lo que puede reflejar situaciones del mundo real en las que los profesionales de la IA trabajan en equipos interdisciplinarios  

Especificaciones de curso

Número de horas : 30

Modalidad : online/videoconferencia

Bonificable en Fundae : Si

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Inteligencia Artificial (IA) en el aula