Sesión de capacitación sobre Inteligencia Artificial moderna

Esta sesión de capacitación está diseñada para proporcionar una visión general y práctica de la inteligencia artificial (IA), abarcando desde las definiciones básicas hasta las herramientas y aplicaciones cotidianas, así como los mecanismos de seguridad necesarios para protegerse contra el uso indebido de estas tecnologías.

Objetivos de la clase:

1. Comprender los conceptos básicos de la IA:
   • Definición y componentes de la IA.
   • Diferencias entre IA, aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning).
2. Familiarizarse con las herramientas de uso cotidiano en IA:
   • Introducción a las herramientas y bibliotecas populares.
   • Demostraciones de plataformas de IA accesibles y sus aplicaciones.
3. Explorar aplicaciones prácticas de la IA:
   • Casos de uso en la vida diaria y en diversas industrias.
   • Ejemplos de cómo la IA mejora productos y servicios comunes.
4. Entender los mecanismos de seguridad contra el uso indebido de la IA:
   • Desafíos y riesgos de la IA.
   • Estrategias y tecnologías para mitigar los riesgos.
   • Normativas y mejores prácticas en seguridad de IA.

Estructura de la clase:

1. Introducción a la IA:
   • Definición y conceptos clave.
   • Breve historia y evolución de la IA.
   • Tipos de IA: IA débil vs. IA fuerte.
2. Herramientas de uso cotidiano:
   • Introducción a las principales herramientas y bibliotecas de IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
   • Aplicaciones prácticas: asistentes virtuales, motores de recomendación, sistemas de reconocimiento facial y de voz.
   • Ejercicios prácticos con herramientas accesibles para todos los niveles.
3. Aplicaciones prácticas de la IA:
   • Ejemplos de IA en la vida diaria: asistentes personales, aplicaciones de salud, automatización del hogar.
   • Casos de estudio en industrias como la banca, el comercio minorista, la logística y el entretenimiento.
   • Análisis de cómo la IA está transformando los productos y servicios cotidianos.
4. Mecanismos de seguridad contra el uso indebido de la IA:
   • Identificación de riesgos y desafíos: privacidad, sesgo, seguridad de datos.
   • Estrategias para protegerse contra el uso indebido de la IA: cifrado, anonimización, auditorías de IA.
   • Normativas y estándares en seguridad de IA: GDPR, estándares ISO, regulaciones locales.
   • Ejemplos de mecanismos de seguridad implementados en aplicaciones de IA.