La propuesta Fundamentos y Herramientas de la Inteligencia Artificial busca brindar herramientas conceptuales y prácticas para comprender las tecnologías actuales de IA y promover su utilización crítica en la docencia, la investigación y la gestión universitaria.
En el marco del Plan Integral Académico (PIA) y del Programa UNSL IA, la Universidad Nacional de San Luis abre las inscripciones para el curso de capacitación docente Fundamentos y Herramientas de la Inteligencia Artificial, una propuesta introductoria y de actualización transversal destinada a docentes de la Institución.
Esta iniciativa se inscribe en la política institucional de formación en inteligencia artificial impulsada por la UNSL, que busca acompañar las transformaciones tecnológicas y promover una incorporación reflexiva, responsable y pertinente de estas herramientas en las distintas actividades universitarias.
La nueva capacitación constituye la cuarta propuesta de formación docente en Inteligencia Artificial desarrollada durante el año, en respuesta al creciente interés de la comunidad universitaria por comprender las posibilidades, los alcances y las limitaciones de estas tecnologías.
Comprender la IA para utilizarla con criterio
El curso tiene como objetivo general comprender los principales paradigmas y herramientas de la Inteligencia Artificial contemporánea y desarrollar criterios para su utilización crítica en tareas de docencia, investigación y gestión universitaria.
La Inteligencia Artificial ha sido utilizada como un «término sombrilla» para referenciar a sistemas que difieren completamente uno de otro y con utilidades completamente distintas. Un modelo de IA que detecta tumores en una imagen médica es muy distinto a un sistema generativo que elabora un vídeo con una foto familiar, a un chatbot que responde mis preguntas sobre un actor de cine o un agente inteligente al que le delego la lectura y organización de mis correos electrónicos y responde automáticamente los correos urgentes. Los fundamentos y tecnologías involucrados en cada una de estas herramientas, son completamente distintas y es necesario tener al menos un conocimiento intuitivo de su funcionamiento para hacer un uso adecuado de las mismas.
Este curso tiene ese propósito general en mente, identificando en primer lugar algunos aspectos históricos importantes de la IA, los principales tipos de sistemas de IA, conceptos fundamentales de la IA como las redes neuronales, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. También se trabajará en las tendencias más recientes en los sistemas de IA yendo desde los modelos de lenguajes, a los modelos de razonamiento y finalizando con los agentes inteligentes y la IA agéntica o multi-agente. La idea principal no solo es analizar los sistemas más ampliamente utilizados en la actualidad, sino también aquellos que se popularizarán y cambiarán nuestra forma de interactuar con las computadoras y trabajar en el corto y mediano plazo.
La coordinación general estará a cargo del Dr. Marcelo Errecalde (UNSL-UNPA) y la Dra. Leticia Cagnina (UNSL-CONICET). El equipo docente se completa con el Lic. Matías Torres Esteban (UNSL).
Contenidos y modalidad de cursado
El trayecto se organiza en cinco (5) módulos temáticos:
- Fundamentos de la Inteligencia Artificial: breve historia e hitos de la IA. Sistemas de IA. Sistemas Expertos simbólicos. Sistemas de optimización bio-inspirados. Sistemas de análisis y clasificación de datos. Sistemas Generativos. Sistemas Conversacionales. Sistemas autónomos basados en agentes. Aprendizaje Automático. Tipos de Aprendizaje Automático. Redes Neuronales. Aprendizaje Profundo. Arquitecturas Transformers. El loro estocástico. De los chatbots a los agentes inteligentes.
- Modelos generativos: introducción a los modelos generativos. Grandes Modelos del Lenguaje (LLMs). Cómo se construye un LLM. ChatGPT. Prompting. Aprendizaje en Contexto. Cadenas de pensamiento. Modelos de razonamiento. Extensiones a los LLMs. Grandes Modelos Multimodales. Incorporando Datos locales. RAG.
- Principios de la ingeniería de prompts: usos comunes de prompts. Criterios para la calidad de las salidas. Componentes comunes de un prompt. Prompts con datos multimodales (imágenes, videos, audios). Respuestas a prompts con datos verificables.
- Sistemas de agentes autónomos: percepción, herramientas y acciones. Razonamiento y planificación de acciones. Sistemas multiagente e IA Agéntica. Automatización de flujos de trabajo. Automatización de tareas Docentes. Sistemas Multiagente en la Educación y la Investigación.
- Investigación y futuro: presentación de experiencias y líneas de trabajo desarrolladas por el grupo responsable. Estado actual de las tecnologías de IA. Escenarios de evolución y preguntas abiertas para la Universidad.
La capacitación se desarrollará en modalidad virtual, durante tres (3) semanas, con cinco (5) clases sincrónicas de dos (2) horas y una sexta clase destinada a la evaluación. Los encuentros tendrán lugar los martes y jueves, de 18:00 a 20:00 horas, desde el martes 27 de octubre hasta el jueves 12 de noviembre.
Inscripciones abiertas
La propuesta está destinada a docentes de la Universidad Nacional de San Luis y cuenta con un cupo máximo de 100 participantes.
Las personas interesadas podrán inscribirse a través del siguiente formulario: https://forms.gle/svVTrqW8CZ6C785w8
Por consultas, se encuentra disponible el correo: innovacioneducativa.unsl@gmail.com