OBJETIVOS

El objetivo principal de este curso es dotar a los estudiantes de las habilidades y conocimientos necesarios para aplicar con éxito las técnicas de inteligencia artificial en sus investigaciones científicas, optimizando sus procesos y potenciando sus capacidades para generar descubrimientos innovadores.

COMPETENCIAS Y CAPACIDADES DESARROLLADAS

Al completar este curso, los estudiantes habrán desarrollado las siguientes capacidades y competencias:
– Comprensión profunda de los principios fundamentales de la inteligencia artificial y sus diversas ramas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
– Habilidad para evaluar y seleccionar las técnicas de inteligencia artificial más adecuadas para abordar desafíos específicos en sus investigaciones científicas.
– Conocimientos sobre el diseño y ejecución de experimentos científicos asistidos por inteligencia artificial, optimizando recursos y maximizando la eficiencia.
– Habilidades para interpretar y comunicar los resultados obtenidos mediante técnicas de inteligencia artificial de manera clara y efectiva.
– Comprensión de las implicaciones éticas y sociales del uso de la inteligencia artificial en la investigación científica, promoviendo un enfoque responsable y ético.
Al adquirir estas capacidades y competencias, los estudiantes estarán preparados para integrar la inteligencia artificial en sus proyectos de tesis, impulsando así el avance del conocimiento científico y posicionándose como líderes en este campo en rápida evolución.

DIRIGIDO A

Profesionales, académicos, investigadores y docentes universitarios de diversas disciplinas relacionadas con la gestión, como administración de empresas, economía, finanzas, recursos humanos, marketing, y otras profesiones.

Requisitos de admisión

CERTIFICACIÓN

Al finalizar el curso se certificará a quienes hayan aprobado y presentado la documentación exigida.

DOCENTE

Prof. Mag. Rubén Darío Portillo.

PERFIL DEL EGRESADO

Profesionales con capacidad para aprovechar al máximo el potencial de la  inteligencia artificial en la investigación científica, contando con una comprensión sólida de sus fundamentos, técnicas y aplicaciones.
Estudiantes en proceso de tesis con formación integral en este campo en rápido crecimiento, preparándos para enfrentar los desafíos de la investigación moderna con herramientas y conocimientos de vanguardia

CONTENIDO

Unidad 1: Presentación de herramientas tecnológicas
▪ Copilot de Microsoft.
▪ ChatGPT.
▪ Perplexity AI.
▪ Semantic Scholar.
▪ SciSpace.
▪ ChatGPT4.
▪ Claude AI.
▪ Jenni AI.
▪ AiThor AI.
▪ Asistente especializado creado por cada alumno en GPT 4.
▪ AithorAI.
▪ Plagium AI.
▪ Designer de Copilot.
▪ Gamma App.

Unidad 2: Introducción y Planificación X
▪ Definición del Tema y Objetivos de Investigación.
▪ Revisión de Literatura.
▪ Desarrollo del Marco Teórico.

Unidad 3: Metodología
▪ Diseño de la Investigación.
▪ Instrumentos de Recolección de Datos.
▪ Muestreo y Análisis de Datos.

Unidad 4: Redacción y Revisión
▪ Redacción de Resultados y Discusión.
▪ Conclusiones y Recomendaciones.
▪ Revisión y Edición.

Unidad 5: Presentación y Defensa
▪ Preparación de la Presentación.
▪ Simulación de la Defensa.