El curso se divide en 4 módulos (semanas): Semana 1: ¿Qué es la IA? (2 horas) - Incluye videos sobre introducción, aprendizaje automático, datos, terminología de IA, empresas de IA, capacidades y limitaciones del aprendizaje automático, explicación no técnica del aprendizaje profundo. Semana 2: Construir proyectos de IA (1 hora) - Cubre el flujo de trabajo de proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos, cómo elegir un proyecto de IA y trabajar con un equipo de IA. Semana 3: Construir la IA en su empresa (2 horas) - Incluye estudios de caso (altavoz inteligente, coche autoconducido), funciones de un equipo de IA, libro de jugadas de transformación de IA y escollos a evitar. Semana 4: IA y sociedad (2 horas) - Aborda una visión realista de la IA, discriminación/prejuicios, ataques adversarios, usos adversos, IA y economías en desarrollo, IA y empleo.
La IA no es sólo para ingenieros. Si quiere que su organización mejore en el uso de la IA, este es el curso que debe decirle a todo el mundo -especialmente a sus colegas no técnicos- que tome.
En este curso, aprenderá: - El significado de la terminología común de la IA, incluidas las redes neuronales, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la ciencia de datos - Lo que la IA puede y no puede hacer de forma realista - Cómo detectar oportunidades para aplicar la IA a problemas en su propia organización - Qué se siente al construir proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos - Cómo trabajar con un equipo de IA y construir una estrategia de IA en su empresa - Cómo navegar por los debates éticos y sociales en torno a la IA Aunque este curso es en gran parte no técnico, los ingenieros también pueden tomar este curso para aprender los aspectos empresariales de la IA.
IA para todos
por Coursera
CUR-012
Básico
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Español
Coursera
Inteligencia Artificial
🎓
📖 Sobre este curso
Este curso está diseñado para personas no técnicas y técnicos que deseen comprender la Inteligencia Artificial, su terminología, capacidades y limitaciones, cómo aplicarla en organizaciones, construir una estrategia de IA y navegar los debates éticos. Cubre conceptos como redes neuronales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ciencia de datos.
📚 Temario / Contenido
📋 Requisitos
No se requiere experiencia previa.
📅 Añadido: 14/06/2026