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Introducción a la inteligencia artificial contemporánea · LearnSpace
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Introducción a la inteligencia artificial contemporánea

Курс от Universidad de los Andes
Начальный≈ 18.7 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

La inteligencia artificial (IA) es un área del conocimiento enfocada en el diseño de componentes de hardware y software que emulen el comportamiento y pensamiento humano en la realización de tareas y toma de decisiones. Su objetivo es desarrollar capacidades computacionales que puedan resolver tareas previamente consideradas como exclusivas de la inteligencia humana. La IA ha sido especialmente útil para modelar y resolver problemas de alta complejidad que requieren del análisis de grandes volúmenes de datos y con un alto grado de incertidumbre. Por esta razón, en los últimos años, la investigación y áreas de aplicación de la IA han aumentado considerablemente, convirtiéndose en una parte esencial para el avance tecnológico y la transformación digital en la academia, la industria y los sectores empresariales. Este curso te permitirá comprender el concepto de inteligencia artificial, identificar los avances actuales y retos futuros en este campo y analizar las implicaciones éticas del despliegue de sistemas de IA en el mundo contemporáneo. En particular, podrás examinar los paradigmas más importantes de aprendizaje de máquinas y algunas aplicaciones claves de la inteligencia artificial en seis diferentes áreas del conocimiento: visión por computador, procesamiento de lenguaje natural, representación del conocimiento, sistemas embebidos, sistemas de control y aprendizaje por refuerzo. Este curso incluye videos de presentación y explicación de los temas, entrevistas con expertos en el área de la IA, actividades de aprendizaje y evaluación, lecturas, foros de reflexión, actividades de programación, etc. Todos estos elementos te llevarán por una ruta de aprendizaje que se ha diseñado para que comprendas los principales conceptos de la IA y logres ver su aplicación en cada una de las áreas con ejemplos de aplicación en la vida real.

Навыки, которые вы освоите

Embedded SystemsMachine LearningAgentic systemsArtificial IntelligenceComputer VisionSemantic WebEthical Standards And ConductReinforcement LearningNatural Language ProcessingResponsible AIApplied Machine LearningAI literacyImage AnalysisAlgorithmsEmbedded SoftwareSupervised LearningMachine Learning MethodsData EthicsArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Machine Learning Algorithms

Программа курса

8 модулей · 78 учебных материалов

01Introducción a la inteligencia artificial contemporánea 11 материалов

Bienvenida y presentación

Presentación del equipo de profesoresЧтениеPresentación del cursoЧтениеRecomendaciones para el éxitoЧтениеInformación sobre derechos reservadosЧтение

¿Qué es la inteligencia artificial? Aplicaciones y ejemplos

Учитесь у экспертов

Pablo Andrés Arbeláez Escalante

Profesor Asociado y director de CinfonIA

Nicolás Cardozo

Profesor Asociado

Rubén Francisco Manrique

Profesor asistente

Nicanor Quijano Silva

Profesor Titular

Olga Mariño Drews

Profesora asociada

Andrés Páez Peñuela

Profesor Asociado

María Lorena Flórez Rojas

Profesora Facultad de Derecho y Directora del GECTI

Fredy Enrique Segura Quijano

Profesor Asociado

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Обучение на Coursera

≈ 18.7 ч

8 модулей

Язык: Испанский

Часть программы вашего университета
¿Qué es la IA?Видео
Historia de la Inteligencia Artificial PLUGIN
Aplicacionesde la IA PLUGIN

Conceptos y terminología

Introducción al aprendizaje automático a partir de datosВидеоTareas primarias en IAPLUGINTipos de aprendizaje en IAPLUGINCuestionario del módulo: Introducción a la IAЗадание
02Introducción a la ética en la inteligencia artificial14 материалов

Ética en la Inteligencia Artificial

Bienvenida: ¿Qué es la ética de la IA? ВидеоEjercicio de exploración: 'Moral machine' ЧтениеTerminologíaЧтениеRetos: Seis zonas de riesgoВидеоRetos: Caso de Estudio: Reconocimiento facial ВидеоRetos: Caso de Estudio: Reconocimiento facial ВидеоRetos: Implicaciones sociales ВидеоOportunidades: ¿Qué es un algoritmo justo?ВидеоOportunidades: Transparencia algorítmica ВидеоOportunidades: Derecho a una explicaciónВидеоSoluciones: Marcos éticos y regulatorios de la IA ВидеоSoluciones: Rendición de cuentas y caja de herramientaPLUGIN

Actividades de la semana

Reflexión: IA y ética ОбсуждениеCuestionario del módulo: Ética en la IAЗадание
03Visión por computador7 материалов

Introducción a la visión por computador

Introducción a la visión por computadorВидеоHistoria de la visión por computadorВидеоLa revolución del aprendizaje profundoВидеоAplicaciones de Transformers Visuales en Visión por ComputadoraЧтениеEGO4D y Aria ProjectВидеоDemo de visión por computadorЛабораторнаяCuestionario del módulo: Visión por computadorЗадание
04Procesamiento del lenguaje natural8 материалов

Introducción al procesamiento del lenguaje natural

Introducción al Procesamiento de Lenguaje NaturalВидео

Conceptos fundamentales del procesamiento de lenguaje natural

¿Por qué el entendimiento del lenguaje es una tarea compleja?ВидеоPrincipales tareas abordadas en PLNВидеоAplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguajeЧтениеEnfoques para el desarrollo de soluciones de PLN: Basado en reglas (clásico) vs Basado en datos (aprendizaje de máquina)ВидеоGrandes hitos del área y consideraciones éticasPLUGIN

Consideraciones éticas

Reflexión: aspectos éticos en el procesamiento de lenguaje natural Обсуждение

Cuestionario

Cuestionario del módulo: Procesamiento del lenguaje naturalЗадание
05Sistemas embebidos 10 материалов

Bienvenida y presentación

Bienvenida y presentación Sistemas EmbebidosВидео

Consideraciones para implementar aplicaciones de IA sobre plataformas embebidas

Consideraciones para implementar estrategias de IA sobre plataformas embebidasВидеоImplementar modelos de IA Чтение

Plataformas embebidas: Hardware específico para implementar aplicaciones de IA

Plataformas embebidas: hardware específico para implementar estrategias de IAВидео

Frameworks para implementar aplicaciones de ML sobre plataformas embebidas

Frameworks para implementar aplicaciones de ML sobre plataformas embebidasВидеоCaracterísticas de un sistema embebiЗадание

Actividad práctica con SDK Edge Impulse

Actividad práctica con SDK Edge Impulse Parte 1ВидеоActividad práctica con SDK Edge Impulse Parte 2ВидеоCuestionario del módulo: Sistemas embebidosЗаданиеCierre del móduloВидео
06Representación del conocimiento7 материалов

Bienvenida y presentación

Bienvenida y presentaciónВидео

Administración del conocimiento

Administración del conocimientoВидео

Representación del conocimiento

Representación del conocimientoВидео

Ontologías

OntologíasВидео

Lenguajes de ontologías

Lenguajes de representación RDF y RDFSВидео

Introducción a grafos de conocimiento

Introducción a grafos de conocimiento y datos hiladosВидео

Evaluación sumativa

Cuestionario del módulo: Representación del conocimientoЗадание
07Sistemas de control 11 материалов

Presentación

Presentación del móduloВидео

Retroalimentación

Ejemplos motivadoresВидеоQué es un sistemaВидеоQué es controlВидео

Sistemas de control inteligente

Qué entendemos por control inteligente de sistemasВидеоEstrategias de control inteligente de sistemasВидеоEjemplo interactivo de sistemas multiagenteВидеоInstalación de software y actividadesЧтениеExplicación instalación y manejo del softwareВидеоCuestionario del módulo: Control Inteligente Задание

Cierre

Cierre del móduloВидео
08Aprendizaje por refuerzo10 материалов

Presentación

Presentación del móduloВидео

Introducción

Teoría de aprendizaje por refuerzoВидеоComponentes de aprendizaje por refuerzoВидеоAprendizaje por refuerzo en acciónЛабораторная

Agentes de aprendizaje por refuerzo en el mundo

VideojuegosВидеоSector saluidPLUGINCiudades inteligentesВидеоAplicaciones por aprendizaje por refuerzoPLUGINCuestionario del módulo: Aprendizaje por refuerzoЗадание

Cierre

Cierre del móduloВидео