Propuesta de Emprendimiento

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Resumen Ejecutivo
El Instituto de Inteligencia Artificial Aplicada (IIAA) se posiciona como un líder en la
vanguardia del conocimiento y la implementación de la inteligencia artificial, enfocado
en la generación de valor a través de la educación, la profesionalización y la colaboración
empresarial. A continuación, se desarrolla el resumen ejecutivo del IIAA contemplando
sus principales componentes.
Misión:
El Instituto de Inteligencia Artificial Aplicada se dedica a empoderar individuos y
organizaciones mediante la educación, investigación y aplicación de la inteligencia
artificial. Nos comprometemos a proporcionar una formación de alta calidad, accesible
e innovadora, que permita a estudiantes y profesionales integrar la IA en sus campos de
acción, fomentando un impacto positivo en la sociedad.
Visión:
Para el 2030, el IIAA aspira a ser reconocido internacionalmente como un centro de
excelencia en el campo de la inteligencia artificial, donde la integración de tecnología,
ética y humanismo guíe la evolución de la sociedad hacia un futuro sostenible y
equitativo. Nuestro objetivo es que los egresados sean líderes transformacionales en sus
respectivas industrias, impulsando la innovación y el desarrollo sostenible a través de la
IA.
Procesos Formativos:
1. Educativos: Ofrecemos una gama de Cursos Talleres Intensivos, centrados en áreas
como la inteligencia artificial generativa multimodal, la ciencia de datos y el aprendizaje
automático. Nuestros cursos intensivos de innovación educativa con IA abarcan desde
la pedagogía de las preguntas hasta la programación en Python, adaptándose a las
necesidades del aprendizaje contemporáneo.
2. Profesionales: A través de nuestros programas de especialización, proporcionamos a
los profesionales las herramientas necesarias para incorporar la IA en sus prácticas
laborales, potenciando su desarrollo y competitividad en el mercado.

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3. Empresariales: Colaboramos con empresas para integrar soluciones de IA que
optimicen sus operaciones, mejoren la toma de decisiones y fomenten la innovación.
Nuestros programas personalizados están diseñados para abordar los desafíos
específicos de cada organización.
Actividades de Divulgación:
Realizamos una serie de eventos como Webinars, Workshops y Masterclass para
difundir el conocimiento de la IA en la comunidad, destacando su impacto y aplicaciones
en diversos sectores. Estas actividades están dirigidas tanto a especialistas como al
público general, fomentando una comprensión más amplia de la IA y sus beneficios
potenciales.
Desarrollo de Proyectos:
El Instituto de Inteligencia Artificial Aplicada puede destacar en su resumen ejecutivo
que ofrece una plataforma innovadora y práctica para el aprendizaje y desarrollo en el
campo de la inteligencia artificial (IA). El instituto promueve una serie de proyectos de
aprendizaje automático utilizando Python, adecuados tanto para principiantes como
para profesionales avanzados en IA. Estos proyectos abarcan una amplia gama de
aplicaciones, desde sistemas predictivos y chatbots hasta clasificación y detección de
anomalías, pasando por modelos de regresión y aprendizaje profundo, análisis de series
temporales, técnicas de agrupamiento y sistemas de recomendación. Al fomentar la
práctica en proyectos reales y variados, el instituto prepara a los estudiantes para
abordar desafíos del mundo real, equipándolos con las habilidades necesarias para
liderar en la era de la inteligencia artificial.
Mentoría Especializada
La "Mentoría Especializada" es un servicio distintivo que ofrece el Instituto de
Inteligencia Artificial Aplicada, diseñado para proporcionar una experiencia de
aprendizaje personalizada y avanzada en el campo de la inteligencia artificial. Este
programa conecta a los estudiantes con expertos y profesionales líderes en IA,
brindando una oportunidad única para el desarrollo de habilidades específicas y la
profundización en áreas de interés particular.
En la Mentoría Especializada, cada participante recibe orientación personalizada,
ajustada a sus objetivos y nivel de experiencia, lo que facilita un progreso acelerado y
una comprensión más profunda de temas complejos. Los mentores, seleccionados por
su experiencia y logros en el campo, ofrecen insights valiosos, revisión de proyectos, y
asesoramiento estratégico, asegurando que los estudiantes no solo aprendan la teoría,
sino que también apliquen efectivamente sus conocimientos en escenarios prácticos.
Este servicio es ideal para individuos que buscan superar desafíos específicos, explorar
nuevas direcciones en su carrera o alcanzar un nivel avanzado de competencia en IA. Al
fomentar una colaboración estrecha entre estudiantes y expertos, la Mentoría

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Especializada cataliza el crecimiento personalizado, la innovación y la excelencia en el
ámbito de la inteligencia artificial.
Recursos Disponibles
El Instituto de Inteligencia Artificial Aplicada (IIAA) proporciona una gama robusta de
recursos destinados a enriquecer la experiencia de aprendizaje y desarrollo en el ámbito
de la inteligencia artificial. Estos recursos se dividen en tres categorías principales:
plataformas educativas, asistentes inteligentes y plataformas para Python.
1. Plataformas Educativas:
- Zoom: Proporciona un espacio virtual para clases en vivo, permitiendo la interacción
en tiempo real entre estudiantes y educadores, facilitando un ambiente de aprendizaje
dinámico y colaborativo.
- Moodle: Un sistema de gestión de aprendizaje que permite a los instructores crear
cursos en línea personalizados, proporcionando materiales de estudio, foros de
discusión y evaluaciones en una plataforma unificada.
- Edpuzzle: Herramienta interactiva que permite a los educadores hacer que los videos
sean más participativos al integrar preguntas y evaluaciones, fomentando así una mayor
implicación y comprensión por parte de los estudiantes.
2. Asistentes Inteligentes:
- GPT-4 Turbo: Versión avanzada de GPT-4, diseñada para ofrecer respuestas rápidas
y precisas, ideal para la asistencia en investigación y el desarrollo de proyectos de IA.
- GPTs: Asistentes basados en modelos de GPT personalizados para diferentes tareas,
proporcionando ayuda específica en áreas como programación, análisis de datos y más.
- Gemini: Un asistente AI versátil, capaz de adaptarse a una variedad de contextos y
necesidades de aprendizaje, ofreciendo soporte y recursos personalizados.
- Claude 3: Un modelo de IA avanzado que brinda soporte en la comprensión y
generación de lenguaje natural, útil para tareas de redacción, codificación y análisis de
datos.
3. Plataformas para Python:
- Colab de Google: Plataforma basada en la nube que permite escribir y ejecutar código
Python, proporcionando un entorno fácil de usar con acceso a poderosos recursos
computacionales.
- JupyterLab: Un entorno interactivo que permite la creación de documentos Jupyter,
que combinan código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.
- Visual Code Studio: Editor de código fuente que ofrece un soporte robusto para
Python, incluyendo depuración, edición inteligente, y personalización, lo que facilita la
escritura y prueba de código.
Estos recursos equipan a los estudiantes y profesionales con las herramientas necesarias
para un aprendizaje efectivo y el desarrollo de competencias en inteligencia artificial,
ofreciendo una plataforma integral para el crecimiento y la innovación en este campo
dinámico.

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Cursos Talleres Intensivos
Área Inteligencia Artificial
Nivel Básico
Curso 1. Asistentes Inteligentes e Ingeniería de Prompts
Objetivo: Introducir a los participantes en el mundo de los asistentes inteligentes y la
creación de prompts efectivos.
Contenido:
- Fundamentos de asistentes inteligentes y tipos (chatbots, asistentes de voz).
- Principios de la ingeniería de prompts: cómo formular preguntas y comandos que los
sistemas de IA puedan procesar eficazmente.
- Prácticas interactivas para diseñar y evaluar prompts en diferentes plataformas de IA.
Curso 2. Pensamiento Computacional y Programación Python
Objetivo: Desarrollar habilidades de pensamiento computacional y fundamentos de
programación en Python.
Contenido:
- Introducción al pensamiento computacional: descomposición, reconocimiento de
patrones, abstracción y algoritmos.
- Fundamentos de Python: sintaxis, tipos de datos, estructuras de control, funciones y
módulos básicos.
- Ejercicios prácticos y proyectos pequeños para aplicar los conceptos aprendidos.
Curso 3. Análisis de Datos con Python
Objetivo: Capacitar a los participantes en técnicas básicas de análisis de datos utilizando
Python.
Contenido:
- Introducción a las bibliotecas de análisis de datos: Pandas y NumPy.
- Exploración y manipulación de datos: importación, limpieza, y visualización básica de
datos.
- Conceptos de estadística descriptiva y su aplicación en el análisis de datos.
Nivel Intermedio
Curso 4. Aprendizaje Automático con Python
Objetivo: Introducir los conceptos y técnicas del aprendizaje automático aplicados en
Python.
Contenido:
- Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, y de refuerzo.
- Modelos comunes: regresión lineal, árboles de decisión, y k-means.
- Implementación de modelos con scikit-learn y evaluación de resultados.
Curso 5. Aprendizaje Profundo con Python
Objetivo: Explorar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo utilizando bibliotecas
como TensorFlow y Keras.

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Contenido:
- Fundamentos de redes neuronales: perceptrones, redes neuronales multicapa.
- Introducción a las redes neuronales convolucionales y recurrentes.
- Proyectos prácticos para resolver problemas reales con aprendizaje profundo.
Curso 6. Ciencia de Datos Avanzada con Python
Objetivo: Profundizar en técnicas avanzadas de ciencia de datos para análisis complejos.
Contenido:
- Técnicas avanzadas de manipulación y visualización de datos.
- Introducción a la estadística inferencial para hacer predicciones basadas en datos.
- Casos prácticos utilizando conjuntos de datos reales y complejos.
Curso 7. Desarrollo de Aplicaciones AI con Python
Objetivo: Aprender a integrar soluciones de IA en aplicaciones web y móviles.
Contenido:
- Uso de Flask y Django para desarrollo de back-end.
- Integración de modelos de IA en aplicaciones.
- Principios de diseño y arquitectura de software, despliegue en la nube.
Nivel Avanzado
Curso 8. Robótica e IA con Python
Objetivo: Combinar la robótica con la inteligencia artificial para desarrollar soluciones
automatizadas.
Contenido:
- Conceptos básicos de robótica y su control a través de Python.
- Aplicación de IA en robótica para visión computacional y procesamiento de lenguaje.
- Proyectos de simulación y desarrollo de prototipos robóticos.
Curso 9. Inteligencia Artificial Generativa
Objetivo: Dominar técnicas de IA generativa para crear modelos que generen nuevos
datos.
Contenido:
- Estudio de GANs,
- autoencoders y aplicaciones en la creación de imágenes y textos.
- Desarrollo de proyectos utilizando modelos generativos para aplicaciones prácticas
en sectores creativos y de medios.
Curso 10. Ética y Gobernanza en Inteligencia Artificial
Objetivo: Comprender y aplicar principios éticos en la implementación de tecnologías
de IA.
Contenido:
- Análisis de los desafíos éticos en el diseño y uso de sistemas de IA.
- Marco regulatorio global y su impacto en el desarrollo de IA.
- Desarrollo y aplicación de marcos de auditoría ética para evaluar proyectos de IA.

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Estos cursos están diseñados para ofrecer una formación integral desde conceptos
básicos hasta aplicaciones avanzadas de IA y robótica, garantizando que los
participantes adquieran una comprensión profunda y habilidades prácticas en cada nivel
de especialización.
Área Negocios
Curso 1. Introducción a la Inteligencia Artificial en Negocios
Objetivo: Proporcionar una comprensión fundamental de lo que es la Inteligencia
Artificial (IA) y cómo puede ser aplicada en el contexto de negocios.
Contenido:
1. Conceptos Básicos de IA: Introducción a los términos y tecnologías clave de la IA,
incluyendo machine learning, deep learning, y redes neuronales.
2. Historia y Evolución de la IA: Breve repaso por la historia de la IA, destacando los hitos
importantes y cómo ha evolucionado hacia su uso en negocios.
3. Aplicaciones de IA en Negocios: Exploración de casos de uso reales donde la IA está
transformando sectores como el financiero, salud, retail, y más.
4. Beneficios y Desafíos: Discusión sobre las ventajas competitivas que ofrece la IA y los
desafíos éticos y operativos que conlleva su implementación.
Curso 2. Plan de Negocios con Inteligencia Artificial
Objetivo: Enseñar a los participantes cómo desarrollar un plan de negocios integrando
soluciones de IA que alineen con los objetivos estratégicos de una empresa.
Contenido:
1. Evaluación de Necesidades y Oportunidades: Cómo identificar oportunidades para
implementar IA en la empresa basado en una evaluación de necesidades.
2. Diseño de un Plan de Negocios de IA: Pasos para la creación de un plan de negocios
que incorpore IA, incluyendo definición de objetivos, alcance, y recursos necesarios.
3. Modelos de Negocio Basados en IA: Análisis de diferentes modelos de negocio y cómo
la IA puede ser el núcleo para crear valor agregado.
4. Estrategias de Implementación y Escalamiento: Estrategias para la implementación
eficaz de tecnologías de IA y cómo escalar estas soluciones a lo largo del tiempo.
Curso 3. Toma de Decisiones en Negocios con Inteligencia Artificial
Objetivo: Capacitar a los participantes en el uso de IA para mejorar la toma de decisiones
empresariales, aumentando la eficiencia y efectividad.
Contenido:
1. Fundamentos de la Toma de Decisiones con IA: Principios de cómo la IA puede ayudar
en la toma de decisiones a través de la automatización y análisis predictivo.
2. Herramientas y Técnicas de IA para Decisiones: Uso de herramientas específicas de IA
como análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural, y análisis de sentimiento
para informar decisiones.
3. Integración de IA en los Procesos de Decisión: Métodos para integrar soluciones de IA
en los procesos de decisión existentes en una organización.

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4. Evaluación de Impacto y ROI de Decisiones Basadas en IA: Cómo medir el impacto de
implementar IA en la toma de decisiones y calcular el retorno de inversión.
Cada uno de estos cursos está diseñado para proporcionar no solo conocimiento teórico,
sino también aplicaciones prácticas que permitan a los participantes aprovechar la IA
para transformar y mejorar las operaciones y estrategias de negocio en sus respectivas
organizaciones.
Área Ingeniería
Curso 1. Introducción a la Inteligencia Artificial en Ingeniería
Objetivo: Brindar una comprensión básica de cómo la IA puede ser aplicada en
diferentes ramas de la ingeniería.
Contenido:
1. Principios de IA en Ingeniería: Introducción a los fundamentos de IA, aprendizaje
automático, y cómo se relacionan con la ingeniería.
2. IA en Diversas Ramas de Ingeniería: Ejemplos de aplicaciones de IA en ingeniería civil,
mecánica, eléctrica, y más.
3. Herramientas y Lenguajes de Programación: Vista general de las herramientas y
lenguajes de programación más utilizados en IA para ingenieros.
4. Ética y Responsabilidad: Discusión sobre las consideraciones éticas y la
responsabilidad en el diseño y aplicación de sistemas de IA en proyectos de ingeniería.
Curso 2. Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial
Objetivo: Enseñar cómo aplicar técnicas de IA para predecir fallos y optimizar el
mantenimiento en maquinaria y sistemas de ingeniería.
Contenido:
1. Fundamentos del Mantenimiento Predictivo: Diferencias entre mantenimiento
reactivo, preventivo, y predictivo. Importancia de la predicción de fallos.
2. Datos y Modelado Predictivo: Métodos para recopilar y analizar datos de sensores y
registros para construir modelos predictivos.
3. Tecnologías de IA en Mantenimiento Predictivo: Uso de machine learning y análisis
predictivo para el diagnóstico y pronóstico de fallos.
4. Estudio de Casos y Mejores Prácticas: Análisis de estudios de casos reales donde el
mantenimiento predictivo ha reducido costos y tiempo de inactividad.
Curso 3. Domótica con Inteligencia Artificial
Objetivo: Explorar cómo la IA puede ser integrada en sistemas de automatización del
hogar para mejorar la eficiencia y la experiencia del usuario.
Contenido:
1. Introducción a la Domótica: Conceptos básicos de la automatización del hogar y cómo
la IA puede mejorar estos sistemas.
2. IA en el Control del Hogar: Aplicaciones de IA en el control de iluminación,
climatización, seguridad, y entretenimiento en el hogar.

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3. Interfaces y Dispositivos Inteligentes: Diseño de interfaces de usuario inteligentes y la
integración de asistentes virtuales en sistemas domóticos.
4. Proyectos de Implementación: Desarrollo de proyectos prácticos para aplicar la IA en
la automatización del hogar y la creación de espacios inteligentes.
Estos cursos están diseñados para proporcionar una base sólida en la aplicación de la
inteligencia artificial en el campo de la ingeniería, desde la introducción de conceptos
básicos hasta aplicaciones específicas en mantenimiento predictivo y domótica,
preparando a los ingenieros para la adopción de tecnologías de vanguardia en sus áreas
de trabajo.
Área Educación
Curso 1. Prompts y Pedagogías Emergentes (Sócrates, Pareto y Feynman)
Objetivo: Integrar métodos de enseñanza tradicionales con técnicas modernas de
prompts para enriquecer la experiencia educativa.
Contenido:
1. Introducción a las Pedagogías Emergentes: Explorar las teorías educativas
contemporáneas y cómo se pueden combinar con prácticas tradicionales.
2. Metodología Socrática: Aprender a aplicar el método socrático en el aula para
fomentar el pensamiento crítico y la discusión constructiva.
3. Principio de Pareto en la Educación: Utilizar el principio del 80/20 para maximizar la
eficiencia en la enseñanza y el aprendizaje.
4. Método de Feynman: Implementar la técnica de Feynman para simplificar y
comunicar conceptos complejos de manera efectiva.
5. Diseño de Prompts Efectivos: Crear y evaluar prompts que estimulen el pensamiento
crítico y la participación activa del estudiante.
Curso 2. Diseño y Desarrollo de Didácticas TPACK con GPTs
Objetivo: Capacitar a los educadores para diseñar lecciones y materiales que integren
tecnología, pedagogía y contenido (TPACK) con el apoyo de modelos de lenguaje como
GPT.
Contenido:
1. Marco TPACK: Estudio del marco TPACK y cómo se aplica en la integración de
tecnología en la enseñanza.
2. Uso de GPTs en la Educación: Exploración de cómo los modelos de lenguaje generativo
pueden ser utilizados para crear contenido educativo y personalizar la enseñanza.
3. Diseño de Recursos Didácticos: Aprender a diseñar recursos que alineen con el marco
TPACK utilizando GPTs para crear contenido relevante y atractivo.
4. Evaluación de Tecnología Educativa: Métodos para evaluar la efectividad de las
herramientas tecnológicas en la entrega de contenidos educativos.
Curso 3. Metodologías Activas con GPTs
Objetivo: Explorar metodologías de enseñanza activas potenciadas por inteligencia
artificial para mejorar la participación y el aprendizaje de los estudiantes.

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Contenido:
1. Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP): Implementación del ABP con asistencia de
GPTs para guiar el desarrollo de proyectos de los estudiantes.
2. Aprendizaje Basado en Problemas (ABP): Uso de GPTs para generar problemas y casos
de estudio que promuevan el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
3. Flipped Classroom: Integración de GPTs en el modelo de aula invertida para
proporcionar material instructivo personalizado fuera del aula.
4. Evaluación y Retroalimentación Asistida por IA: Aprender a utilizar GPTs para
proporcionar retroalimentación personalizada y apoyar la evaluación formativa.
Estos cursos están pensados para ofrecer a los profesionales de la educación las
herramientas y conocimientos necesarios para integrar las capacidades avanzadas de la
inteligencia artificial en sus prácticas pedagógicas, facilitando la creación de entornos de
aprendizaje interactivos y personalizados.
Características de cada curso
Duración:
- 3 semanas
- 2 sesiones en línea por semana
Modalidad:
- En Línea
Contenidos:
- Multimedios Interactivos
- Portafolio de Ejemplos, Data Sets y Códigos Python
Metodología:
- Flipped Learning
- Principio de Pareto, Estilo Socrático y Método de Feynman
Plataformas Educativas:
- Zoom
- Moodle
- Edpuzzle
Asistentes Inteligentes:
- GPT-4 Turbo
- GPTs especializados
- Gemini
- Claude 3
Plataformas para Python:
- Colab Google
- JupyterLab
- Visual Code Studio

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Equipo de Especialistas
Ramiro Aduviri Velasco
(Bolivia)
Perfil
Ingeniero Eléctrico, Magister en Ingeniería de Control Moderno de Sistemas, Divulgador
y Experto en Inteligencia Artificial(IA) para la Innovación Educativa y Profesional con 25
años de experiencia en Inteligencia Artificial, Especialista en Entornos Virtuales de
Aprendizaje, Tecnología Educativa, Neuroaprendizajes y Pedagogías Emergentes
Habilidades
 Mentor que integra la Inteligencia Artificial Generativa en los procesos formativos
 Diseñador de Procesos Formativos Innovadores con Inteligencia Artificial
Generativa Multimodal, GPT-4 Turbo, Python y Entornos Virtuales de Aprendizaje.
 Productor de Contenidos Multimedia Interactivos
 Creador de GPTs Especializados
 Colaborador en equipos multidisciplinarios
 Alto desarrollo de Pensamiento Critico, Pensamiento Creativo y Pensamiento
Computacional
 Ponente en Congresos de Inteligencia Artificial.

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Luis Ernesto Domínguez Velásquez
(Bolivia)
Perfil
 Ingeniero de Sistemas
 Certificación internacional de Scrum Máster
Marco de Trabajo Scrum, Kanban
 Especialista en Transformación Digital
Plan de transformación Digital, inducción, Web Services integrador con
Banca Digital, Automatización de procesos RPA/Web Scraping con
Python y Robocorp, Analítica de Datos/Data Warehouse, Visualización de
Datos con Tableau/Power BI/Python, Design Thinking, Modelo Canvas,
gestión de proyectos, Proceso de Prospección de Herramientas Digitales.
 Lenguaje de Programación
Visual Basic, C#, Python, Java.
 Base de Datos:
SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaBD, MongoDB.
 Analítica de Datos y BI:
Power BI, Tableu, Python (PySpark, Pandas, Koalas, Polars, Matplotlib,
Seaborn, Machine Learning), Apache Spark, Data Warehouse.
Habilidades
 Liderazgo de equipos con metodologías ágiles Scrum y Kanban.
 Capacidad de implementar los cuatro análisis de datos en un big data (Descriptivo,
Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo) con IA/ML - Python, Power BI y Tableau
Desktop.
 Gestión y roadmap de proyectos de Transformación Digital. Creación de productos
y servicios digitales con Design Thinking.
 Uso de herramientas de IA: ChatGPT, Bind, Bard Gemini y Perplexity IA.
 Alto desarrollo de Pensamiento Critico, Pensamiento Creativo y Pensamiento
Computacional.
 Conocimiento de temas de Big Data: Data Warehouse, Data Like House.

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Wilson Vargas Vallejos
(Bolivia)
Perfil
Ingeniero Eléctrico, Divulgador y Soporte en Inteligencia Artificial (IA) para la Innovación
Educativa y Profesional. Investigador en Entornos Virtuales de Aprendizaje, Tecnología
Educativa, Neuro aprendizajes y Pedagogías Emergentes
Habilidades
 Mentor que integra la Inteligencia Artificial Generativa en los procesos formativos
 Implementador de Procesos Formativos Innovadores con Inteligencia Artificial
Generativa Multimodal, GPT-4 Turbo, Python, y Entornos Virtuales de Aprendizaje.
 Productor de Contenidos Multimedia Interactivos
 Creador de GPT’s Especializados
 Colaborador en equipos multidisciplinarios
 Desarrollador de Pensamiento Critico, Pensamiento Creativo y Pensamiento
Computacional
 Ponente en Diplomados de Inteligencia Artificial.

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Actividades de Divulgación
Webinar
"Introducción a la Inteligencia Artificial con GPTs y Python"
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
- Breve historia y evolución de la IA.
- Definición y conceptos clave de la inteligencia artificial.
- Importancia de la IA en el contexto actual.
- Aplicaciones generales de la IA en diversos sectores.
2. Introducción a los Modelos de Lenguaje GPT
- ¿Qué son los GPTs y cómo funcionan?
- Evolución de los GPTs hasta GPT-4.
- Aplicaciones prácticas de los GPTs en diferentes sectores.
- Demostración interactiva del uso de GPT-4.
3. Python en la Inteligencia Artificial
- ¿Por qué Python es relevante en IA?
- Bibliotecas de Python utilizadas en IA (numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn,
tensorflow, etc.).
- Ejemplos básicos de código para ilustrar la implementación de IA con Python.
4. Integración de GPTs con Python
- Cómo interactuar con modelos GPT utilizando Python.
- Ejemplo práctico: Creación de un script simple en Python para comunicarse con GPT-4
y obtener respuestas.
- Análisis de los resultados y su aplicación.
5. Sesión de Preguntas y Respuestas
- Responder a las dudas de los participantes.
- Proporcionar recursos adicionales para el aprendizaje autónomo.
Masterclass
"Inteligencia Artificial, GPTs y Python para Innovación de Procesos de Enseñanza y
Aprendizaje”
1. Introducción a la Inteligencia Artificial y GPTs en la Educación:
- Breve historia y evolución de la Inteligencia Artificial y los GPTs.
- Presentación de casos de uso y ejemplos donde la IA y los GPTs han impactado
positivamente en la educación.
2. Fundamentos de GPTs:
- Explicación de qué son los Modelos Generativos Pre-entrenados (GPTs) y cómo
funcionan.
- Discusión sobre las diferentes versiones de GPTs, con énfasis en GPT-4 Turbo, y sus
aplicaciones en educación.

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3. Python en el contexto de la IA y la educación:
- Introducción a Python como herramienta para educadores y desarrolladores en el
campo de la IA.
- Ejemplos prácticos de cómo Python se utiliza para interactuar con GPTs y otros
modelos de IA.
4. Aplicación de GPTs y Python en la innovación educativa:
- Demostración de cómo utilizar GPTs y Python para crear materiales educativos,
personalizar la enseñanza y mejorar la interacción en el aula.
- Ejercicios prácticos donde los participantes pueden experimentar con GPTs y Python
para diseñar soluciones educativas innovadoras.
5. Casos prácticos y estudios de éxito:
- Análisis de casos reales donde la integración de IA, GPTs y Python ha transformado
los procesos de enseñanza y aprendizaje.
- Discusión en grupos sobre cómo implementar estas tecnologías en sus propios
contextos educativos.
6. Desarrollo de un proyecto final:
- Instrucciones para que los participantes diseñen y planifiquen un proyecto educativo
que integre IA, GPTs y Python, aplicando los conocimientos adquiridos en el masterclass.
- Espacio para preguntas, retroalimentación y asesoramiento sobre los proyectos.
7. Cierre y reflexiones finales:
- Recapitulación de los temas clave abordados durante el masterclass.
- Discusión sobre el futuro de la IA, GPTs y Python en educación.
- Encuesta de satisfacción y recopilación de retroalimentación para futuras sesiones.
Masterclass
"Inteligencia Artificial, GPTs y Python para la Innovación Profesional
1. Introducción a la Inteligencia Artificial y su impacto en el ámbito profesional:
- Panorama general de la IA y su evolución reciente.
- Ejemplos de cómo la IA está transformando diversos sectores profesionales.
2. Comprensión de los GPTs y su papel en la innovación profesional:
- Explicación detallada de los Modelos Generativos Pre-entrenados (GPTs),
enfocándose en su funcionalidad y aplicaciones.
- Discusión sobre las versiones más recientes, como GPT-4 Turbo, y su impacto en
diferentes industrias.
3. Python: la herramienta clave para profesionales en IA:
- Introducción a Python como lenguaje de programación esencial en el mundo de la IA.
- Demostración de cómo Python facilita la interacción con modelos de IA y la
automatización de tareas.

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4. Aplicaciones prácticas de GPTs y Python en el mundo profesional:
- Presentación de casos de uso donde la combinación de GPTs y Python ha generado
innovaciones significativas en diferentes campos profesionales.
- Ejercicios interactivos para aplicar GPTs y Python en escenarios profesionales reales.
5. Desarrollo de habilidades y competencias con IA, GPTs y Python:
- Orientaciones para adquirir y mejorar habilidades en IA, GPTs y Python, esenciales
para la innovación profesional.
- Recursos y vías de aprendizaje continuo en estas tecnologías.
6. Taller práctico: Implementando soluciones con IA, GPTs y Python:
- Sesión interactiva donde los participantes desarrollan un pequeño proyecto o
solución que integre IA, GPTs y Python, aplicable a su área de trabajo.
- Retroalimentación y sugerencias sobre los proyectos desarrollados.
7. Reflexión final y pasos a seguir:
- Recapitulación de los conceptos clave y su aplicabilidad en el ámbito profesional.
- Discusión sobre las tendencias futuras de la IA, GPTs y Python en la innovación
profesional.
- Evaluación de la masterclass y recogida de sugerencias para futuras sesiones.