Módulo 1. Introducción a la Inteligencia Artificial

• ¿Qué es la IA?
• Historia y evolución de la IA.
• Diferencias entre IA y programación tradicional.

Módulo 2. Tipos de Inteligencia Artificial

• IA débil vs. IA fuerte.
• Ejemplos prácticos de IA en la vida diaria (asistentes virtuales, chatbots, etc.).

Módulo 3. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

• IA en sectores como la salud, finanzas, transporte y retail.
• Uso de IA en automatización de tareas y mejora de la eficiencia.

Módulo 3. Conceptos Básicos del Aprendizaje Automático (Machine Learning)

• ¿Qué es el aprendizaje automático?
• Cómo la IA “aprende” a partir de datos.
• Aplicaciones comunes de Machine Learning (recomendaciones de productos, predicciones, etc.).

Módulo 4. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

• ¿Cómo entienden y generan texto las máquinas?
• Ejemplos: chatbots y asistentes virtuales (Alexa, Siri, Google Assistant).

Módulo 5. IA en la Toma de Decisiones

• Cómo la IA ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
• Caso práctico: sistemas de recomendación en plataformas como Netflix o Amazon.

Módulo 6. Retos y Oportunidades de la Inteligencia Artificial

• Ventajas y limitaciones actuales de la IA.
• Impacto en el trabajo y en la sociedad.

Módulo 7. Ética y Consideraciones en el Uso de IA

• Principales desafíos éticos (privacidad, sesgo, etc.).
• La importancia de un uso responsable de la IA.

Módulo 8. Futuro de la Inteligencia Artificial

• Innovaciones y tendencias futuras.
• Impacto de la IA en el mercado laboral y en las industrias.