OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

• Comprender los fundamentos de la IA: Conocer los conceptos básicos, técnicas y herramientas esenciales de la inteligencia artificial.
• Identificar aplicaciones en investigación: Reconocer oportunidades para integrar la IA en distintas áreas de la investigación y mejorar la eficiencia del proceso investigativo.
• Desarrollar habilidades prácticas: Capacitar a los participantes en el uso de herramientas y metodologías de IA mediante ejercicios prácticos y casos de estudio.
• Abordar aspectos éticos y desafíos: Analizar las implicaciones éticas, legales y de sesgos en el uso de la IA en el ámbito investigativo.
• Fomentar la innovación: Promover el pensamiento crítico y la creatividad para el diseño y ejecución de proyectos de investigación basados en IA.

CONTENIDOS

1. Introducción
   • Contexto e importancia de la IA en la investigación
2. Fundamentos de la IA
   • Conceptos básicos y herramientas esenciales
3. Aplicaciones Prácticas
   • Uso de la IA en distintas áreas de la investigación
4. Aspectos Éticos y Desafíos
   • Consideraciones legales, éticas y desafíos actuales
5. Taller Práctico y Casos de Estudio
   • Ejercicios y análisis de ejemplos reales
6. Conclusiones y Tendencias Futuras
   • Resumen del curso y perspectivas de la IA en la investigación

El curso se plantea para la adquisición de competencias de investigación del Personal técnico de investigación, Personal Investigador en Formación y PDI.

Resultados del Aprendizaje:

• Dominio conceptual: Los participantes comprenderán los principios fundamentales y la terminología básica de la inteligencia artificial.
• Aplicación práctica: Serán capaces de seleccionar y utilizar herramientas de IA en el desarrollo y análisis de proyectos de investigación.
• Análisis crítico: Podrán identificar y evaluar los desafíos éticos y legales asociados al uso de la IA en sus respectivos campos de estudio.
• Solución de problemas: Desarrollarán la capacidad de aplicar metodologías de IA para optimizar procesos investigativos y resolver problemas complejos.
• Innovación en investigación: Estarán preparados para integrar la IA en el flujo de trabajo investigativo, potenciando la innovación y la toma de decisiones basadas en datos

La asignatura se impartirá mediante una metodología presencial en la que se combinarán explicaciones teóricas y actividades prácticas que se corregirán al inicio de las clases.

Se enviará a cada alumno la bibliografía y los materiales de clase, así como las instrucciones de las actividades prácticas que se realizarán.

Se obtendrá la calificación de aprobado en la asignatura asistiendo al 85% de las clases y obteniendo la calificación de aprobado en las actividades prácticas propuestas.

Criterios de evaluacion (consultar enlace):

normativa del SFPIE

Es recomendable traer un ordenador con VPN instalado.