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CURSO:INTELIGENCIA ARTIFICIAL
TRADUCCION:ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SIGLA:EAM648
CREDITOS:05
MODULOS:01/TRIMESTRAL
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:INTELIGENCIA ARTIFICIAL,IA
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En el curso de Inteligencia Artificial, los y las estudiantes adquiriran conocimientos fundamentales sobre aprendizaje automatico, procesamiento de lenguaje natural y vision por computadora. Se espera que desarrollen habilidades de razonamiento critico mediante el analisis de casos aplicados, fomentando la identificacion de casos de negocio habilitados por su uso. Se buscara tambien fomentar el analisis de los impactos sociales de la Inteligencia Artificial, sus riesgos y mitigaciones. La evaluacion se basara en la capacidad del estudiantado para dise?ar soluciones efectivas, demostrar comprension y aplicar tecnicas aprendidas en situaciones del mundo real.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Explicar los principales conceptos relacionados a la Inteligencia Artificial, considerando su aplicacion en el ambito de los negocios.

2.Analizar los alcances, usos y limitaciones de las tecnologias de Inteligencia Artificial Generativa en el ambito de los negocios.

3.Analizar criticamente casos de uso de la Inteligencia Artificial, y construir casos de negocio basados en esta.

4.Formular proyectos de implementacion de soluciones para situaciones del mundo real, con uso de inteligencia artificial, en casos dados.

5.Interpretar y debatir sobre las implicaciones eticas y legales asociadas al uso de tecnologias de inteligencia artificial en diferentes contextos profesionales y sociales.


III.CONTENIDOS

1.Unidad 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial
1.1.Definicion y conceptos clave en Inteligencia Artificial.
1.2.Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y reforzado.
1.3.Aplicaciones y casos de uso en la vida cotidiana y profesional.

2.Unidad 2: Tecnologias de Inteligencia Artificial Generativa
2.1.Introduccion a modelos generativos y sus aplicaciones.
2.2.Alcances y limitaciones
2.3.Casos practicos de creacion de contenido mediante IA generativa.

3.Unidad 3: Analisis Critico de Casos de Uso en Inteligencia Artificial
3.1.Estudio de casos emblematicos de exito y fracaso en IA.
3.2.Construccion de casos de negocio basados en IA.

4.Unidad 4: Planificacion de Proyectos Practicos en IA
4.1.Metodologias para la implementacion de soluciones de IA.
4.2.Integracion de teoria y aplicacion practica en proyectos reales.
4.3.Desarrollo de habilidades de planificacion y ejecucion de proyectos en IA.

5.Unidad 5: Etica, Legislacion y Adopcion en Inteligencia Artificial
5.1.Implicaciones eticas en el desarrollo y uso de tecnologias de IA.
5.2.Marco legal actual y consideraciones eticas en diferentes contextos.
5.3.Reflexion y discusion sobre dilemas eticos en la Inteligencia Artificial.
5.4.Proceso de adopcion de la IA


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Estudio de Casos.

-Aprendizaje entre Pares.

-Clase Invertida.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Video Generado: 30%

-Informe Generado: 30%

-Evaluacion entre pares Generada: 40%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Ng,Andrew; AI Transformation Playbook: https://d6hi0znd7umn4.cloudfront.net/content/uploads/2018/12/AI-Transformation-Playbook.pdf?fbclid=IwAR3PJs2NCsauGqBkCYqtXeqAIdk_ZV0SM0LtHWxazOPlNOJmBAOMES8XKgc


Complementaria

Hidalgo, Cesar, How Humans Judge Machines https://www.judgingmachines.com/

NG, Andrew; Machine Learning Yearning https://info.deeplearning.ai/machine-learning-yearning-book


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE ECONOMIA Y ADMINISTRACION-MBA / ABRIL 2024