Cursos

Características generales

Duración: 24 horas
Frecuencia: 2 clases por semana
Duración total: 1 mes
Modalidad: Virtual
Certificación: Colegio de Ingenieros del Perú (CIP)

Grupo 1: Inteligencia Artificial Aplicada

PR. Programación en Python y Análisis de Datos: Fundamentos y aplicaciones prácticas

Curso orientado a desarrollar competencias en programación con Python aplicado al Machine Learning, abarcando la manipulación y análisis de datos, la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y la construcción de modelos predictivos para la resolución de problemas en contextos ingenieriles, científicos y empresariales.

Requisitos: Se recomiendan conocimientos básicos de programación.

ML. Machine Learning: Algoritmos y aplicaciones en negocios

Curso técnico–aplicado orientado a ingenieros y profesionales analíticos que buscan modelar problemas complejos, identificar patrones relevantes y optimizar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de algoritmos de Machine Learning. El curso proporciona una base sólida en los principales enfoques de aprendizaje automático, combinando fundamentos conceptuales con aplicaciones prácticas en contextos organizacionales y de negocio.

Se abordan técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, enfatizando el proceso completo de Machine Learning.

Requisitos: Se recomiendan conocimientos básicos de programación.

RN. Redes Neuronales y Deep Learning: Fundamentos y aplicaciones avanzadas

Curso de especialización técnica orientado a ingenieros y profesionales en IA que buscan comprender, diseñar e implementar redes neuronales y modelos de Deep Learning para la resolución de problemas complejos. El curso aborda tanto los fundamentos teóricos de las redes neuronales como su aplicación práctica en distintos dominios, permitiendo al participante entender el comportamiento interno de los modelos, su entrenamiento y su optimización.

Requisitos:
Conocimientos previos en Machine Learning y programación en Python.

PLN. Procesamiento de Lenguaje Natural: De la información cruda a la decisión informada

Curso de especialización técnica orientado a ingenieros y profesionales en inteligencia artificial interesados en el análisis, comprensión y generación automática de lenguaje humano mediante técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). El curso integra fundamentos lingüísticos, estadísticos y computacionales con enfoques modernos basados en Machine Learning y Deep Learning.

Se abordan métodos clásicos y contemporáneos de NLP, incluyendo representación de texto, modelos de clasificación y generación de lenguaje, así como el uso de modelos de lenguaje para resolver problemas complejos como análisis de sentimiento, extracción de información, chatbots y sistemas inteligentes de atención y soporte.

Requisitos: Conocimientos previos en Machine Learning, programación en Python y nociones básicas de Deep Learning.

VIS. Visión por Computadora: Aplicaciones prácticas en el campo y la industria

Curso técnico–aplicado orientado a ingenieros y profesionales de sectores productivos e industriales que buscan implementar soluciones de visión por computadora para automatizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y apoyar la toma de decisiones basada en imágenes y video.

El curso introduce los fundamentos de la visión por computadora y su integración con técnicas de Machine Learning y Deep Learning, enfocándose en casos de uso reales como inspección visual automatizada, control de calidad, monitoreo de procesos, detección de anomalías y análisis visual en entornos industriales y de campo. Se prioriza un enfoque práctico, orientado a la comprensión del flujo completo de una solución de visión artificial, desde la adquisición de datos hasta la interpretación de resultados.

Requisitos: Conocimientos básicos de programación en Python y nociones generales de análisis de datos.

IAE. Inteligencia Artificial Esencial para Ingenieros: Fundamentos y uso aplicado

Curso introductorio–aplicado orientado a ingenieros y profesionales técnicos que buscan comprender la inteligencia artificial como una herramienta transversal para apoyar la práctica de la ingeniería, mejorar la productividad profesional y fortalecer la toma de decisiones técnicas.

El curso aborda los fundamentos de la inteligencia artificial, su impacto tecnológico y ético, y el uso práctico de herramientas de IA generativa para el análisis de información, la elaboración de documentación técnica, la visualización de datos, la resolución de problemas y la gestión de proyectos de ingeniería. Asimismo, introduce de manera conceptual aplicaciones de IA en automatización y visión por computadora, sin profundizar en el diseño de modelos.

Requisitos: Formación o experiencia en ingeniería o disciplinas técnicas afines. No se requieren conocimientos previos en inteligencia artificial ni programación.

Grupo 2: Inteligencia Artificial Generativa

IYD. Investigación y Docencia con IA: Uso ético y eficiente de la IA generativa en entornos académicos

Curso técnico–aplicado orientado a docentes universitarios, investigadores y profesionales académicos que buscan integrar de manera ética, eficiente y responsable la Inteligencia Artificial generativa en los procesos de investigación científica, docencia superior y gestión del conocimiento.

El curso desarrolla competencias para el uso estratégico de la IA en búsqueda y análisis de literatura científica, redacción académica, diseño de materiales educativos, apoyo al aprendizaje y gestión de proyectos académicos, incorporando criterios de integridad académica, prevención del plagio y transparencia en el uso de herramientas generativas.

Requisitos: Experiencia básica en docencia universitaria, investigación académica o elaboración de textos académicos. No se requieren conocimientos previos en inteligencia artificial ni programación.

AP. Automatización de Procesos con IA: Eficiencia operativa y reducción de tiempos

Curso técnico–aplicado orientado a ingenieros y profesionales de distintas áreas que buscan automatizar procesos repetitivos, administrativos y operativos mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar la eficiencia, reducir errores y optimizar el uso del tiempo en entornos organizacionales y productivos.

El curso introduce el uso práctico de IA generativa y herramientas de automatización asistida por IA para el diseño y mejora de flujos de trabajo, apoyo a la toma de decisiones, generación de reportes y estandarización de procesos, sin requerir el desarrollo de modelos ni programación avanzada.

Requisitos: No requiere conocimientos previos. Se recomienda familiaridad básica con herramientas digitales y procesos de trabajo operativos o administrativos.

SP. Inteligencia Artificial para el Sector Público: Innovación, Eficiencia y Toma de Decisiones con Inteligencia Artificial

Curso introductorio–aplicado orientado a servidores públicos, funcionarios y equipos técnicos del Estado que buscan comprender y utilizar la inteligencia artificial como una herramienta estratégica para mejorar la eficiencia institucional, optimizar procesos administrativos y fortalecer la toma de decisiones públicas, bajo criterios de legalidad, ética y servicio al ciudadano.

El curso aborda los fundamentos de la inteligencia artificial, su impacto en la gestión pública y el uso práctico de herramientas de IA generativa para tareas como análisis de información normativa, redacción administrativa, elaboración de informes, gestión documental, atención al ciudadano y apoyo a la planificación y evaluación de políticas públicas. Asimismo, se introducen aplicaciones de IA en automatización de procesos, análisis de datos públicos y mejora de servicios, sin requerir conocimientos técnicos ni programación.

Requisitos: No requiere conocimientos previos en inteligencia artificial ni programación. Curso diseñado para personal del sector público de distintos niveles y áreas.

GC. Gestión del cambio en proyectos de IA: Liderazgo estratégico, transformación cultural y adopción de tecnologías disruptivas..

Curso técnico-aplicado orientado a ingenieros, gestores de proyectos y líderes organizacionales que buscan asegurar el éxito en la implementación de soluciones de inteligencia artificial. El programa se enfoca en gestionar la transición del talento humano y la estructura operativa, garantizando que la integración de la IA no sea solo técnica, sino una transformación cultural efectiva y sostenible.

El curso aborda las metodologías para identificar y mitigar la resistencia al cambio, el rediseño de roles profesionales frente a la automatización cognitiva y la creación de una visión estratégica compartida. Se introducen herramientas para la comunicación de impacto, la gestión de expectativas de los interesados (stakeholders) y la construcción de un entorno de confianza basado en la ética y el uso responsable de la IA.

Requisitos: No requiere conocimientos técnicos de programación. Está diseñado para profesionales con experiencia en liderazgo de equipos o dirección de proyectos que busquen integrar la IA como eje de competitividad.

MUL. Multimodal AI: Video, Imagen y Audio: Liderando la nueva era de la creación de contenidos con IA Generativa

ofrece una visión integral sobre el uso de la Inteligencia Artificial Generativa para la creación y edición de activos multimedia. Los participantes aprenderán a utilizar herramientas de vanguardia para la síntesis de imágenes de alta fidelidad, la generación de videos con coherencia visual y la producción de audio y voces sintéticas profesionales.

El programa se enfoca en la integración práctica de estas capacidades multimodales, permitiendo a los profesionales automatizar flujos de trabajo creativos y desarrollar contenidos de alto impacto de manera eficiente, transformando ideas en productos finales de video, imagen y sonido mediante el uso estratégico de modelos generativos.

Requisitos: El curso está diseñado para profesionales y estudiantes con interés en la innovación tecnológica y la creación de contenidos digitales. No se requieren conocimientos avanzados de programación, solo un manejo básico de herramientas informáticas, acceso a internet y el deseo de aprender a utilizar plataformas de IA Generativa para optimizar procesos creativos y técnicos.