Fechas: Del 17 de abril al 12 de mayo
Horario: s de 19:00 a 21:00
Duración: 40 horas
Modalidad: Online
Instructor: Dr. Miguel A. Morales-Chan
Resumen:
Este curso se adentra en la exploración de cómo la Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando la investigación académica en diversas disciplinas. Comenzando con una introducción concisa sobre la naturaleza de la IA generativa y su evolución en el ámbito de la investigación, el curso ofrece una visión panorámica de su impacto y aplicaciones actuales. La estructura del curso se desarrolla en torno a la presentación de múltiples herramientas de IA generativa y las estrategias innovadoras que se han creado para optimizar y enriquecer el proceso de investigación.
Entre estas herramientas destacan sistemas de recomendación de artículos de investigación, soluciones para el resumen y traducción automática de documentos, tecnologías para la generación de resúmenes de literatura científica, y herramientas avanzadas para el análisis de datos y la visualización.
Audiencia:
▪ Investigadores y académicos: Personas que están involucradas en la investigación académica, ya sea como estudiantes de posgrado o profesionales que desean incorporar la inteligencia artificial generativa en sus proyectos de investigación.
▪ Profesionales de la educación: Educadores y formadores interesados en aprender cómo la inteligencia artificial generativa puede aplicarse en la investigación educativa y en la mejora de los métodos de enseñanza.
▪ Profesionales de la industria: Individuos que trabajan en sectores relacionados con la investigación y desarrollo, la creatividad, la generación de contenido, y que buscan utilizar la IA generativa para mejorar sus procesos y productos.
▪ Entusiastas de la tecnología y la IA: Personas interesadas en la inteligencia artificial generativa como una tecnología emergente y su potencial en la investigación y la creación de contenido.
Objetivo General:
Adentrarse en la exploración de cómo la Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando la investigación académica en diversas disciplinas.
Metodología y Evaluación:
▪ Clases expositivas y demostraciones a través de videoconferencias: El profesor a través de un masterclass introducirá a los docentes en los conceptos básicos de la IA en la investigación académica, y mostrará cómo utilizar esta tecnología de manera efectiva en la educación.
▪ Aprendizaje activo: los docentes trabajarán en equipos, bajo la guía del profesor, para resolver y desarrollar actividades usando herramientas de inteligencia artificial generativa.
▪ Resolución de problemas: se plantean problemas o situaciones reales a los docentes y se les pedirá que los resuelvan utilizando herramientas de inteligencia artificial generativa, respondiendo a preguntas específicas relacionadas con el problema.
Características del curso:
▪ El curso también abordará de manera crítica las ventajas y desventajas asociadas con el uso de IA. Se fomentará una discusión reflexiva sobre su aplicabilidad en diferentes contextos de investigación, considerando factores como la eficiencia, precisión, ética y posibles desafíos. Este enfoque integral asegura que los participantes no solo adquieran habilidades técnicas, sino también una comprensión profunda de cómo la IA generativa puede ser aplicada de manera efectiva y ética en su propia investigación.
▪ El curso está diseñado para aquellos interesados en aprovechar la tecnología de vanguardia para impulsar la innovación y la excelencia en la investigación académica.
Competencias a Desarrollar:
▪ Explorar la Transformación de la Investigación Académica mediante la Inteligencia Artificial Generativa.
▪ Identificar elementos clave que definen una investigación académica con el propósito de comprender su naturaleza distintiva en el contexto de la metodología de investigación.
▪ Utilizar IA generativa en el diseño de experimentos y planificación de estudios de investigación para mejorar la calidad y eficiencia en la etapa inicial de la investigación utilizando herramientas específicas de IA.
▪ Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos con IA generativa para optimizar la calidad de los datos en la fase de recopilación cumpliendo con las consideraciones éticas y de seguridad.
▪ Identificar desafíos y soluciones en la investigación con IA generativa con el propósito de superar obstáculos y mejorar la efectividad en el proceso de investigación.
▪ Comunicar resultados de investigación de manera efectiva utilizando herramientas de IA generativa para crear informes y documentos que sean comprensibles y visuales.
Información extra: Se entrega certificado de aprobación por 40 horas una vez finalizado el curso.
Canjeable: Sí
Lección 1: Investigación académica potenciada por la Inteligencia Artificial Generativa
▪ Definición y Fundamentos de la Investigación Académica
▪ ¿Qué es una investigación académica?
▪ Importancia de la investigación en el ámbito académico
▪ Objetivos y finalidad de la investigación académica
▪ Características Clave de la Investigación Académica
▪ Rigor científico y metodológico
▪ Contribución al conocimiento existente
▪ La Revolución de la Inteligencia Artificial Generativa en la Investigación
▪ Concepto y definición de IA generativa
▪ Aplicaciones de IA generativa en la investigación académica
▪ Beneficios y ventajas de la integración de IA generativa en la metodología de investigación académica
Lección 2: Aplicación de la IA Generativa en el Diseño y Desarrollo de la Investigación
▪ Diseño de experimentos y estudios utilizando IA generativa
▪ Desarrollo de hipótesis y objetivos de investigación con IA
▪ Herramientas de IA para la gestión y seguimiento de proyectos de investigación
▪ Redacción, edición y revisión científica con IA
▪ Sistemas de recomendación de artículos de investigación
Lección 3: Herramientas de IA Generativa para la Recopilación y Análisis de Datos
▪ Técnicas de Preprocesamiento de Datos con IA
▪ Herramientas de IA para el análisis y visualización de datos
▪ Aplicación práctica de herramientas en la recopilación y análisis de datos
▪ Consideraciones éticas y de seguridad en el análisis de datos con IA.
Lección 4: Desafíos, Soluciones y Futuro de la Investigación con IA Generativa
▪ Identificación de desafíos y soluciones en la utilización de IA en la investigación
▪ Estrategias para superar desafíos y mejorar la aplicabilidad
▪ Tendencias futuras y desarrollos en IA generativa en la investigación académica
▪ Discusión y reflexión sobre la integración continua de la IA en la metodología de investigación.
