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Inteligencia Artificial 1

Segundo semestre 2026 · Fundamentos de Inteligencia Artificial.

Descripción

El curso ofrece un recorrido práctico por datos, machine learning clásico, deep learning, visión por computadora, NLP, agentes y MLOps. El objetivo no es profundizar en cada técnica, sino que el estudiante pueda formular un problema, construir una referencia, comparar alternativas, analizar errores y comunicar una decisión con evidencia.

Se dicta en 14 clases (2 feriados). Cada encuentro combina preparación breve, explicación, práctica y una evidencia individual compacta.

Cronograma

Edición de 2026, segundo semestre.

Clase Fecha Tema central
1 3 de agosto Qué es IA, relación IA/ML/DL, CRISP-DM y EDA sobre un dataset real
2 10 de agosto Datos modelables, baseline, regresión y MLflow. Lanzamiento del Caso 1
3 17 de agosto Clasificación, métricas y costo del error
4 24 de agosto Clustering, PCA e interpretación
5 31 de agosto Redes neuronales, MLP y backpropagation
6 7 de setiembre Optimización, regularización y selección por evidencia
7 14 de setiembre Parcial 1 · Introducción a CNN, transfer learning y augmentation. Lanzamiento del Caso 2
8 21 de setiembre Detección, segmentación y explicabilidad visual
28 de setiembre Sin clase (Semana UCU)
9 5 de octubre Transformers, tokenización, embeddings y búsqueda semántica
12 de octubre Feriado — actividad asincrónica: recuperación semántica
10 19 de octubre LLMs, prompting, RAG, grounding y evaluación
11 26 de octubre Agentes, ReAct, LangGraph, MCP, herramientas, permisos y trazas
2 de noviembre Feriado — actividad asincrónica: trazas, permisos, guardrails
12 9 de noviembre Parcial 2 · Introducción a MLOps y al pipeline de punta a punta
13 16 de noviembre Pipeline, release, rollback y preparación del Final
14 23 de noviembre Prueba Final: cuestionario, modificación individual, presentación y defensa grupal

Evaluación

Instancia Modalidad Puntos
Cinco iRAT/tRAT Individual y grupal 10
Caso 1 (portafolio) Grupal 7,5
Caso 2 (portafolio) Grupal 7,5
Parcial 1 Individual controlado 20
Parcial 2 Individual controlado 20
Prueba Final Individual y defensa grupal 35

Aprobación desde 65%, con un mínimo de 40% en la Prueba Final. Equipos de tres estudiantes como formato preferido (parejas cuando el número de estudiantes lo requiera).