CURSO CORTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA INVESTIGACIÓN

El curso «Innovación Científica: Inteligencia Artificial en Investigación» se centra en la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la investigación científica, explorando cómo esta tecnología está transformando el panorama científico y ofreciendo nuevas oportunidades para avanzar en el conocimiento.

1. Proporciona una introducción completa a la innovación científica y la inteligencia artificial.
2. Centra en los fundamentos de la Inteligencia Artificial.
3. Explorará el uso de la IA en la investigación científica.
4. Dedicado a las herramientas y tecnologías disponibles para la investigación científica.
5. Aborda las metodologías de investigación basadas en IA.
6. Tratarán las implicaciones éticas del uso de la IA en la investigación.
7. Enfocará en las innovaciones recientes en IA para la investigación.
8. Discutirán los desafíos y el futuro de la IA en la investigación.
9. Estará dedicada a estudios de caso y proyectos aplicados.
10. Explorarán las tendencias y oportunidades emergentes en la investigación con IA.

• Comprender el Papel de la IA en la Investigación Científica: Los participantes serán capaces de identificar y analizar el impacto de la inteligencia artificial en la investigación científica, comprendiendo cómo ha transformado y continúa transformando diversos campos científicos.
• Adquirir Conocimientos Fundamentales en IA y Machine Learning: Los estudiantes desarrollarán una comprensión sólida de los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, incluyendo las diferencias entre IA débil y fuerte, y las técnicas fundamentales como regresión, clasificación y clustering.
• Aplicar Herramientas y Tecnologías de IA en la Investigación: Los participantes aprenderán a utilizar plataformas y software de IA relevantes en la investigación, aplicando técnicas de análisis y visualización de datos para mejorar la eficiencia y efectividad de sus estudios científicos.
• Implementar Metodologías de Investigación Basadas en IA: Los estudiantes serán capacitados en el diseño experimental con IA y en el uso de IA para la recopilación y análisis de datos, optimización y simulación, fortaleciendo sus habilidades en la planificación y ejecución de investigaciones.
• Evaluar Aspectos Éticos y Consideraciones en la IA Científica: Los participantes desarrollarán una conciencia crítica sobre las implicaciones éticas del uso de IA en la investigación, abordando cuestiones de sesgo, privacidad y protección de datos.
• Explorar Innovaciones y Tendencias Emergentes en IA para la Investigación: Los estudiantes estarán al tanto de los avances recientes en técnicas de IA y su aplicación en la investigación científica, preparándolos para adaptarse a las tendencias emergentes y aprovechar las oportunidades futuras.

El curso se llevará a cabo de manera virtual. Los participantes tendrán acceso a las
sesiones a través de las plataformas virtuales proporcionadas por la unidad de posgrado
de la Universidad Autónoma Juan Misael Saracho. Durante estas sesiones, se realizarán
clases en tiempo real que incluirán presentaciones, ejemplos prácticos, discusiones en
grupo y sesiones de preguntas y respuestas.

Especificar el monto a cobrar por participante. (Considerar que Trabajadores de la UAJMS gozan de un descuento del 50%)

• Profesionales: 300 Bs.
• Estudiantes: 150 Bs.

CUENTA BANCARIA: BANCO UNIÓN – CUENTA CORRIENTE N° 1-6035089

CARGA HORARIA: 40 hrs. Académicas.

El curso tiene una duración de 2 semanas con un horario predefinido del siguiente:

Este curso está diseñada para:

• Investigadores Científicos: Profesionales que deseen integrar técnicas de inteligencia artificial en sus investigaciones para mejorar el análisis de datos y los resultados de sus estudios en diversos campos científicos.
• Estudiantes de Posgrado: Especialmente aquellos en programas de maestría o doctorado que buscan fortalecer sus habilidades en la aplicación de IA a la investigación científica y mejorar sus capacidades en el diseño y ejecución de proyectos de investigación.
• Profesionales en Tecnología y Datos: Individuos que trabajan en el área de tecnología, análisis de datos, o ciencia de datos y que desean aplicar sus conocimientos de IA en contextos de investigación científica.
• Académicos y Educadores: Docentes e investigadores interesados en incorporar la inteligencia artificial en la enseñanza y el desarrollo de proyectos científicos dentro de sus instituciones académicas.
• Desarrolladores de Software y Científicos de Datos: Profesionales que deseen expandir sus habilidades en la implementación de técnicas de IA para la resolución de problemas científicos y el análisis de datos complejos.
• Profesionales del Sector Público y Privado: Aquellos que trabajan en áreas donde la investigación científica y el uso de tecnologías avanzadas son fundamentales, como en instituciones gubernamentales, laboratorios de investigación, y empresas de tecnología y ciencia.

Sesión 1:Introducción a la Innovación Científica y la IA

• Definición de innovación científica
• Historia y evolución de la IA
• Papel de la IA en la investigación científica

Sesión 2: Fundamentos de Inteligencia Artificial

• Conceptos básicos de IA y machine learning
• Tipos de IA: IA débil vs. IA fuerte
• Algoritmos y técnicas fundamentales (regresión, clasificación, clustering)

Sesión 3: IA en la Investigación Científica

• Aplicaciones de IA en diferentes campos científicos (biología, química, física, etc.)
• Casos de estudio y ejemplos de éxito
• Integración de IA en flujos de trabajo de investigación

Sesión 4: Herramientas y Tecnologías para la Investigación

• Plataformas y software de IA utilizados en investigación (TensorFlow, PyTorch, RapidMiner, etc.)
• Herramientas para el análisis de datos científicos
• Técnicas de visualización de datos

Sesión 5: Metodologías de Investigación Basadas en IA

• Diseño experimental con IA
• Uso de IA para la recopilación y análisis de datos
• Métodos de optimización y simulación

Sesión 6: Ética y Consideraciones en la IA Científica y Tendencias Futuras

• Implicaciones éticas del uso de IA en investigación
• Sesgos en los algoritmos y cómo mitigarlos
• Protección de datos y privacidad en investigaciones basadas en IA
• Innovaciones recientes y tendencias emergentes en IA para la investigación

El docente, Dr. Helmer Fellman Mendoza Jurado es un destacado investigador y docente en el campo de la Inteligencia Artificial con una amplia experiencia en la academia. Actualmente se desempeña como docente de pregrado y posgrado en la Universidad Privada Domingo Savio en Tarija y en la Universidad Católica Boliviana “San Pablo”.
Con una trayectoria académica sólida, Helmer ha demostrado un compromiso excepcional con la investigación y la enseñanza en el ámbito de la computación. Obtuvo su Doctorado en Educación Superior en Ciencias Computacionales en la Universidad de Bremen, Alemania, lo que le proporcionó una base sólida en el campo de la educación y la informática.
Como investigador científico, Helmer ha realizado contribuciones significativas en campos de vanguardia como la Inteligencia Artificial en instituciones reconocidas como la Universidad de Barcelona, la Universidad Mayor de San Andrés y la Universidad Privada Domingo Savio. Su experiencia abarca una amplia gama de áreas dentro de la Inteligencia Artificial, incluyendo Machine Learning, Deep Learning, Minería de Datos y Visión Artificial.
Además, Helmer cuenta con un Master en Seguridad Informática de la Universidad Autónoma Juan Misael Saracho, lo que le otorga un conocimiento profundo en áreas como Ethical Hacking e Informática Forense. Su pasión por la ciencia y la tecnología lo ha llevado a especializarse también en otros campos emergentes como la Computación Cuántica, la Física y Matemática Cuántica, así como en el desarrollo de aplicaciones web, de escritorio y móviles.

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