IA en Educación
Una capacitación integral que para la alfabetización en Inteligencia Artificial para docentes y profesionales del ámbito educativo. Este curso ofrece una visión integral sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en la educación, abordando tanto su estado actual como sus implicaciones pedagógicas y prácticas. Exploraremos el impacto de la IA en el aprendizaje desde la Psicopegagogía y las Neurociencias Cognitivas, los desafíos y oportunidades para la docencia, y el uso de herramientas prácticas para potenciar la enseñanza. Además, reflexionaremos sobre el futuro de la educación en un mundo cada vez más impulsado por la IA.
Empezá hoy sin pre-requisitos
Este curso no requiere conocimientos técnicos previos. Está pensado para que cualquier persona interesada pueda comenzar a desarrollar habilidades fundamentales y dar sus primeros pasos en el mundo de la tecnología, la programación, la ciencia de datos o la inteligencia artificial.
Temario
Modalidad
- Clases asincrónicasPara que avances a tu propio ritmo
- Clases en vivo a demandaPara resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria
- Ejercicios, lecturas y autoevaluacionesEn cada clase
- Campus virtualComo plataforma para tu aprendizaje.
- Foro en DiscordAbierto 24/7
- CertificaciónCon examen final
LAB
Te invitamos a aprender haciendo en un espacio diseñado para el aprendizaje basado en proyectos, donde crearás iniciativas únicas para enriquecer tu portfolio. Acá, el conocimiento fluye en equipo, impulsando tu crecimiento personal y profesional con impacto en tu comunidad.
Proyectos destacados
Detección de TDAH mediante señales de fMRI utilizando modelos de clasificación de machine learning
Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli
Proyecto llevado a cabo en el marco de la edición 2024 del Workshop internacional Brainhack School. El trabajo consistió en desarrollar modelos de clasificación de aprendizaje automático para detectar el TDAH a través del análisis de señales de rs-fMRI.
Asistente Virtual Tienda de computadoras
Agustina Seminara
En este proyecto se desarrolló un asistente virtual de una tienda de computadoras utilizando un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) con el objetivo de que pueda responder las consultas de los usuarios, proporcionar y realizar recomendaciones personalizadas
Clasificador de productos según nomenclatura ALADI
Ignacio
Este proyecto consistió en entrenar un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) para generar un chatbot que funcione como un asistente virtual para páginas web como por ejemplo el Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). La idea nace de la dificultad que algunos usuarios experimentan al intentar registrar sus productos con la nomenclatura correcta en los organismos correspondientes.
Construcción de un sistema de monitoreo ambiental utilizando Raspberry Pi
Sofia Havrylenko
En este proyecto se construyó un sistema de monitoreo ambiental con una Raspberry Pi Pico, utilizando un sensor DHT11 para medir temperatura y humedad, y una pantalla LCD I2C para mostrar estos datos en tiempo real. Además, se incorporaron LEDs para controlar la temperatura y humedad, y se realizan mediciones que se actualizan en la pantalla.
Mapa interactivo de ingredientes
Javier Federico Goldschmidt
Este proyecto es un mapa interactivo de ingredientes de , que tiene por objetivo facilitar la exploración de recetas y promover una alimentación variada y saludable. Haciendo web scraping, se recolectan datos de sitios de recetas, con los cuales se creó un grafo grafo donde los ingredientes se visualizan según su frecuencia de uso y sus combinaciones en distintas recetas. Al seleccionar ingredientes en el grafo, se muestran recetas relacionadas y sugerencias de ingredientes complementarios. Además, muestra valores nutricionales a cada ingrediente
Detector de malezas en monocultivos
Yamila Sasal, Miguel Balderrama
En este proyecto se busco crear un detector de malezas que permita al productor tomar decisiones que se ajusten a la realidad del cultivo, que permitan la detección de focos y minimicen las consecuencias negativas de las malezas. De esta forma se reduciría el número de aplicaciones de fitosanitarios (tales como insecticidas, bactericidas, fungicidas y plaguicidas), permitiendo monitorear lotes de forma remota y tomar de decisiones conociendo la distribución de malezas en su cultivo (cantidad y distribución espacial).
Profesores de calidad
Nuestros docentes son referentes de la industria y expertos en diversas áreas, que están transformando el futuro. Con experiencia real y una visión innovadora, te acercan las últimas tendencias y conocimientos aplicados para que aprendas de quienes están marcando el camino.
Cristian Sepúlveda-Irribarra
Historiador, profesor de Historia y Geografía. Doctor en Historical Theology (EE.UU.) y Doctor(c) en Educación en la Diversidad (Argentina). Experto en Entornos Virtuales de Aprendizaje y excoordinador pedagógico del aula virtual de la PUCV. Docente de grado y posgrado en diversas universidades, evaluador académico y colaborador en programas de la UNESCO y la OEI. Actualmente, académico en la Universidad de las Américas, miembro de IEFID, RIECH y del Laboratorio de Educación Hospitalidad Digital. Investiga metodologías activas, pedagogías alternativas e integración tecnológica en educación. Asesor pedagógico en consultora T-educa.
María Tresca
Licenciada en Psicopedagogía con formación en neuropsicología y psicología cognitiva. Co-fundadora y directora de *Aprendizaje sobre Ruedas*, asesora y capacitadora en aprendizaje e inclusión educativa por más de 25 años. Docente de grado y posgrado en diversas universidades, incluyendo UCA, Universidad Favaloro y Universidad Austral. Participó en el diseño de la Resolución 311/16 sobre inclusión educativa del Ministerio de Educación. Ha sido expositora en congresos internacionales y autora de libros sobre estrategias de estudio y aprendizaje.
Martina Grané
Neuropsicóloga, especializada en evaluación y rehabilitación cognitiva. Docente en la Universidad Favaloro, parte del equipo de INECO, donde realiza evaluaciones neuropsicológicas y rehabilitación para personas con distintas dificultades cognitivas, así como en la coordinación de grupos de estimulación cognitiva
Natalia Fernández Laya
Licenciada en Educación, Magister en Tecnología Educativa y Competencias Digitales, Especialista de Educación y Nuevas Tecnologías, entre algunas otras formaciones. Desde hace más de 25 años me especializo en la transformación digital. Trabajé en docencia universitaria por más de 15 años y mis últimos 14 años en el Instituto Internacional de Planeamiento Educativo de la UNESCO, en la Oficina para América Latina y el Caribe. He acompañado a los ministerios de educación de la región en la integración de tecnologías en sus sistemas educativos. También he publicado artículos, relatorías y capítulos en libros, y he participado como conferencista en congresos y eventos, contribuyendo al debate sobre educación y tecnología
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Formamos a equipos técnicos y líderes de negocio con capacitaciones prácticas en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
¿Qué dicen nuestros estudiantes?
“Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine learning porque abarca muchos conceptos y modelos en los cuales uno puede seguir profundizando luego.“
-Julieta Santos
“Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy contento y conforme con el curso (probablemente vuelva a hacerlo en alguna próxima oportunidad). Comentario no menor, me parece algo absolutamente disruptivo el costo del curso o de la suscripción mensual, muy asequible, para la calidad de contenido y de profesionales que uno recibe a cambio. Y una apreciación muuy subjetiva, es que se nota el amor y pasión que hay atrás de cada clase y curso.“
-Facudo Miglio
“Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El material en Git tb es muy bueno, muy claro, todo explicado. Los profes son super ideoneos, generosos en su conocimiento y disponibilidad, se puede ver en las clases y el foro discord. Felicitaciones equipo, hacen un trabajo muy bueno! De lo que llevo los he recomendado 100 veces a los colegas e intersados.“
-Rodrigo Robert
“Realicé el curso de Machine Learning como alumno de Humai. Me pareció excelente, muy bien organizado el programa, los temas muy bien explicados y los profes unos genios. Anteriormente había realizado los cursos de Intro a Python, Automatización y Análisis de Datos como autodidacta, los materiales me resultaron excelentes. Agradezco mucho que hayan disponibilizado gratuitamente esos materiales.“
-Tomás Manzur
“¡Me encantan! con el material grabado para las clases asincrónicas, el soporte en Discord y los grupos de ayuda entre alumnxs; las clases en vivo toman otro color y se vuelven muy enriquecedoras, mindblowing a veces. Las plataformas donde se realizan los ejercicios son totalmente actuales y el nivel de interactividad en clases es algo a replicar, definitivamente.“
-Matias Esmay
“El curso es excelente, muy bien dado por personas que de verdad saben el tema. Tanto las clases sincrónicas como asincrónicas fueron excelentes y me sirvieron para aprender muchas cosas que no conocía. Aprender más sobre la potencialidad de pandas es buenísimo, y ver las distintas herramientas gráficas que hay y sus capacidades también.“
-Lucas Tarcetti