Curso online de Introducción a la Inteligencia Artificial bonificado

💻 Software

• Navegador web actualizado (Chrome, Firefox o Edge): es suficiente para acceder a todas las herramientas del curso.
• ChatGPT (chatgpt.com) — la cuenta gratuita con GPT-5 es más que suficiente para los ejercicios prácticos de este curso introductorio.
• Google Colab (colab.research.google.com) — entorno Python gratuito en la nube, sin necesidad de instalar nada en tu PC.
• Google Gemini o Claude — ambos tienen capa gratuita con cuenta de Google o email, útiles para comparar modelos.

?️ Hardware

• PC, Mac o portátil de los últimos 5-7 años.
• 4 GB de RAM como mínimo (8 GB recomendado para tener varias pestañas abiertas).
• No necesitas GPU, tarjeta gráfica especial ni disco SSD. Todo el cómputo pesado corre en la nube.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta gratuita en OpenAI (chatgpt.com).
• Cuenta Google (si ya tienes Gmail, estás listo para Colab y Gemini).

📚 Conocimientos previos

• Manejo básico del ordenador y navegación web.
• Nociones elementales de estadística (media, porcentaje) — se repasan en el curso.
• No se requiere programar. Los fragmentos de código que aparecen son opcionales y se explican paso a paso.

A lo largo del curso trabajarás con ejercicios aplicados que conectan la teoría con situaciones reales. Estos son los proyectos principales:

1. Mapa de áreas de la IA: construyes un esquema visual que clasifica aplicaciones reales (salud, finanzas, entretenimiento) según el tipo de IA que usan. Útil para explicar la tecnología a tu equipo o en una presentación.
2. Experimento de aprendizaje supervisado: usas un dataset público en Google Colab para entrenar un clasificador sencillo y ver en tiempo real cómo aprende una máquina a distinguir categorías.
3. Análisis de sesgo en un modelo de lenguaje: interactúas con ChatGPT variando el prompt y documentas cómo cambia la respuesta. Desarrolla pensamiento crítico sobre alucinaciones y sesgos.
4. Pipeline básico de PLN: tokenizas y clasificas frases de opinión (positiva/negativa) con una librería Python en Colab. Caso de uso: análisis de reseñas de productos.
5. Informe de impacto ético: eliges un sistema de IA real (reconocimiento facial, contratación automatizada) y redactas un análisis de riesgos usando el marco de la UE de IA. Directo al portfolio profesional.

Estos son los tropiezos más frecuentes al empezar con IA. Identificarlos ahora te ahorra horas de confusión:

• Creer que la IA «piensa» como un humano: los modelos estadísticos no razonan, predicen. Confundir ambos lleva a decisiones equivocadas sobre cuándo usarlos.
• Tomar las respuestas del modelo como hechos verificados: ChatGPT, Gemini y Claude pueden alucinar datos, fechas y estadísticas con total convicción. Contrasta siempre fuentes primarias.
• Pensar que el modelo recuerda conversaciones anteriores: cada sesión nueva empieza de cero a menos que uses funciones de memoria explícitas. Guardar contexto es tu responsabilidad.
• Confundir los tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo no son intercambiables. Elegir el tipo equivocado para un problema es uno de los errores más costosos en proyectos reales.
• Subir datos sensibles o confidenciales a herramientas de IA públicas: los datos que introduces pueden usarse para entrenar modelos o quedar expuestos. Nunca subas información personal, médica o empresarial privada sin leer los términos del servicio.
• Asumir que una red neuronal grande siempre es mejor: modelos más complejos sobreajustan con datos escasos. El tamaño debe ajustarse al problema y al volumen de datos disponibles.
• Ignorar la calidad de los datos de entrenamiento: un modelo entrenado con datos sesgados o incorrectos reproducirá esos sesgos. «Basura entra, basura sale» es literal en ML.
• Esperar que la IA tome decisiones éticas por sí sola: los sistemas no tienen valores propios. Las decisiones éticas las toman las personas que diseñan, entrenan y despliegan los modelos.
• No distinguir entre IA estrecha e IA general: toda la IA disponible hoy es estrecha (hace una tarea específica). Hablar de «la IA» como si fuera una entidad omnisciente genera expectativas irreales.

Recursos gratuitos y comunidades que complementan el curso y te mantienen al día en un campo que cambia cada semana.

?️ Herramientas para practicar

• Google Colab (colab.research.google.com) — notebooks Python en la nube, sin instalación, con GPU gratuita para los ejercicios de redes neuronales.
• Google AI Studio (aistudio.google.com) — playground gratuito para experimentar con Gemini y ver cómo funciona un modelo de lenguaje por dentro.
• Teachable Machine (teachablemachine.withgoogle.com) — entrena un clasificador de imágenes o sonido en el navegador sin código. Perfecto para entender visión por computadora de forma visual.

📖 Documentación y guías de referencia

• Elements of AI (elementsofai.com) — curso abierto de la Universidad de Helsinki, excelente para afianzar la base teórica en español.
• Anthropic Prompt Library (docs.anthropic.com/prompt-library) — ejemplos reales de prompts bien estructurados para entender PLN en la práctica.
• Papers With Code (paperswithcode.com) — si quieres ver qué hay detrás de los modelos, aquí están los papers con código abierto asociado.

👥 Comunidades activas

• r/artificial y r/MachineLearning en Reddit — debates técnicos y noticias del sector sin filtro de marketing.
• r/ChatGPT y r/LocalLLaMA — casos de uso reales, trucos de prompting y comparativas entre modelos.
• Comunidad de Hugging Face (huggingface.co/spaces) — explora modelos open source en ejecución directa desde el navegador.

📰 Newsletters para mantenerse al día

• The Rundown AI — resumen diario de novedades en IA, accesible sin conocimientos técnicos previos.
• Ben's Bites — enfocado en aplicaciones prácticas y herramientas nuevas, muy útil para identificar oportunidades en tu sector.