1<!DOCTYPE html><html lang="en" class="__variable_069ab3 __variable_e36b36 __variable_5899e0 __variable_212efd flex flex-col"><head><meta charSet="utf-8"/><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/0484562807a97172-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/6245472ced48d3be-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/739c2d8941231bb4-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/7db6c35d839a711c-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/8888a3826f4a3af4-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/904be59b21bd51cb-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/b957ea75a84b6ea7-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" href="/_next/static/media/eafabf029ad39a43-s.p.woff2" as="font" crossorigin="" type="font/woff2"/><link rel="preload" as="image" href="/_next/static/media/humai_neg.c2320f06.png" fetchPriority="high"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/682fe9702120d47b.css" data-precedence="next"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/3eba213af3c90336.css" data-precedence="next"/><link rel="preload" as="script" fetchPriority="low" href="/_next/static/chunks/webpack-6464d05504cee8f9.js"/>
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17<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":["Organization","EducationalOrganization"],"@id":"https://humai.lat/#organization","name":"Humai","alternateName":"Instituto Humai","url":"https://humai.lat","logo":"https://humai.lat/logos/circular_neg_isologotipo.webp","foundingDate":"2020","slogan":"Inteligencia Artificial por el Bien Común","description":"Organización latinoamericana de cientÃficos e ingenieros de IA en actividad, trabajando en deep learning y NLP desde 2020, antes de la ola generativa: criterio y responsabilidad técnica formados en años de práctica real, no expertise improvisada sobre el hype. No es una plataforma genérica de cursos: quienes enseñan son los mismos que investigan y construyen sistemas en producción, con experiencia en Mercado Libre, Globant, AWS, CONICET y el Banco Mundial, e investigación publicada en IA aplicada a salud (biomarcadores del habla para diagnóstico de ELA con EverythingALS) y Neurociencias Cognitivas Computacionales. Formación de avanzada con precios accesibles por misión y material educativo abierto en GitHub y YouTube. Más de 2000 graduados y 30+ proyectos de I+D.","email":"[email protected]","areaServed":"Latin America","knowsAbout":["Inteligencia Artificial","Machine Learning","Ciencia de Datos","Agentes de IA","Computer Vision","Procesamiento de Lenguaje Natural","Grafos","Neurociencias","Biofeedback"],"sameAs":["https://www.facebook.com/humai.edu.ar","https://twitter.com/institutohumai","https://www.linkedin.com/company/instituto-humai/","https://www.youtube.com/c/InstitutoHumai","https://github.com/institutohumai","https://instagram.com/humai.lat"],"address":{"@type":"PostalAddress","addressLocality":"Buenos Aires","addressRegion":"CABA","addressCountry":"AR"},"contactPoint":[{"@type":"ContactPoint","contactType":"customer service","email":"[email protected]","areaServed":"AR","availableLanguage":["Spanish"]}]}</script>
17<nav class="editorial_nav__73pvQ editorial_navFloating__tgCyh" aria-label="Navegación principal"><div class="editorial_navLinks__RyAdr"><button type="button" class="editorial_navMenuButton__3AdPs" data-nav-item="educacion" aria-expanded="false">educación</button><a data-nav-item="desarrollo" href="/dev">desarrollo</a><a data-nav-item="comunicación" href="/comunicacion">comunicación</a><a data-nav-item="comunidad" href="/comunidad">comunidad</a><a data-nav-item="faq" href="/FAQ">faq</a><a data-nav-item="contacto" href="#Footer">contacto</a><span class="editorial_navCountry__Wr1ay"><div class="h-[64px] flex items-center justify-center min-w-[75px]"><div class="flex items-center justify-center w-full animate-pulse undefined"><div class="small-loader"></div></div></div></span><a class="editorial_navCta__tJeUw" href="https://ed.humai.lat/" rel="noreferrer" data-nav-item="ingresar">Ingresar</a><button type="button" class="editorial_navHamburger__33YlK" aria-label="Abrir menú" aria-expanded="false"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" aria-hidden="true"><path stroke-linecap="round" d="M4 6h16M4 12h16M4 18h16"></path></svg>menú</button></div></nav><header class="editorial_hero__1_JYK editorial_heroHome__ay4i3"><div class="editorial_heroCopy__isyAb"><img alt="Humai" fetchPriority="high" width="680" height="177" decoding="async" data-nimg="1" class="editorial_heroBrand__0lPuk" style="color:transparent" src="/_next/static/media/humai_neg.c2320f06.png"/><h1>Aprendé, construà y transformá<br/> con <em>Inteligencia Artificial</em></h1><p class="editorial_heroLead__tl7gh">Formación, desarrollo y capacitación en IA para personas y empresas en Latinoamérica</p><div class="editorial_heroAudiences__h_7Di"><a data-track="cta:hero_cursos-y-programas" data-section="hero" href="/cursos-y-programas"><article><span>0<!-- -->1</span><h3>Quiero aprender IA y Datos</h3><p>Formación rigurosa con clases personalizadas, talleres de actualización, exámenes certificados y acceso a nuestra comunidad de expert@s.</p><em>Cursos y Programas<!-- --> â</em></article></a><a data-track="cta:hero_capacitaciones" data-section="hero" href="/capacitaciones"><article><span>0<!-- -->2</span><h3>Quiero capacitar a mi equipo</h3><p>Programas corporativos para diseñar e implementar la estrategia de IA de tu empresa.</p><em>Capacitaciones<!-- --> â</em></article></a><a data-track="cta:hero_dev" data-section="hero" href="/dev"><article><span>0<!-- -->3</span><h3>Quiero desarrollar una solución con IA</h3><p>Productos digitales y sistemas de estado del arte con Agentes, Computer Vision y Machine Learning a gran escala.</p><em>Conocer Más<!-- --> â</em></article></a></div></div></header><section class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz" id="bien-comun"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>01 / bien común</span><h2>Inteligencia Artificial <em>por el Bien Común</em> en Latinoamérica</h2><p></p></div><div class="editorial_areaEvidenceGrid___L2lL"><a href="/cursos-y-programas"><div class="editorial_areaEvidenceImage__xux_u"><img alt="" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="/imgs/conf2.jpeg"/></div><div class="editorial_areaEvidenceCopy__PBpeW"><span>01<!-- --> / <!-- -->clases y formación</span><h3>Educación</h3><p>Formamos la próxima generación de profesionales en IA y Ciencia de Datos</p><strong>Explorar<!-- --> â</strong></div></a><a href="/dev"><div class="editorial_areaEvidenceImage__xux_u"><img alt="" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="/imgs/proy1.webp"/></div><div class="editorial_areaEvidenceCopy__PBpeW"><span>02<!-- --> / <!-- -->proyectos aplicados</span><h3>Desarrollo</h3><p>Desarrollamos soluciones de IA y 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público</span><h3>Comunicación</h3><p>Promovemos la educación, la concientización y la elaboración colaborativa sobre estas tecnologÃas.</p><strong>Ver<!-- --> â</strong></div></a></div></section><span id="carreras"></span><section id="programas" class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz editorial_sectionPaper__KENsq"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>02 / nuestros programas</span><h2>Nuestros programas</h2><p>Certificate en IA y Datos, eligiendo el programa que más se adapte a tus objetivos. Vas a encontrar cursos troncales, otros optativos, y la posibilidad de llevar a cabo un proyecto en el Lab.</p></div><div class="editorial_careerSummaryGrid__Fye5m"><button type="button" aria-pressed="false"><span>01</span><h3>Ciencia de Datos</h3><strong>Duración estimada: <!-- -->de 6 a 8 meses</strong><p>Perfil de analista o cientÃfico de datos: estadÃstica, machine learning y visualización aplicad
17os a problemas reales.</p><em>Ver en el mapa</em></button><button type="button" aria-pressed="true"><span>02</span><h3>Diplomatura en Inteligencia Artificial</h3><strong>Duración estimada: <!-- -->de 12 a 16 meses</strong><p>Formación integral en IA: desde machine learning hasta deep learning, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.</p><em>En el mapa â</em></button><button type="button" aria-pressed="false"><span>03</span><h3>IngenierÃa en Inteligencia Artificial</h3><strong>Duración estimada: <!-- -->de 6 a 8 meses</strong><p>Construcción de sistemas inteligentes con base sólida en programación, datos y modelos de machine learning aplicados a producción.</p><em>Ver en el mapa</em></button><button type="button" aria-pressed="false"><span>04</span><h3>IngenierÃa de datos / Data Engineering</h3><strong>Duración estimada: <!-- -->de 4 a 6 meses</strong><p>Diseño y construcción de pipelines de datos, bases de datos y arquitecturas escalables para alimentar analÃtica e IA.</p><em>Ver en el mapa</em></button><button type="button" aria-pressed="false"><span>05</span><h3>Fundamentos de IA</h3><strong>Duración estimada: <!-- -->De 3 a 6 meses</strong><p>Los fundamentos de la inteligencia artificial: conceptos, herramientas, ética, aplicaciones y vibe coding.</p><em>Ver en el mapa</em></button></div><div class="editorial_mapFrame__zm05d editorial_homeRoadmapFrame__3c3ev"><div class="editorial_frameBar__GPovX"><span>humai.programas / mapa de recorridos</span><span>34 cursos</span></div><div><div><div style="min-height:420px" aria-hidden="true"></div></div></div></div></section><section id="humai-live" class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz "><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>03 / humai live</span><h2>Talleres recientes de Humai Live</h2><p>Mirá talleres y streams recientes con especialistas en IA, datos y tecnologÃa.</p></div><div class="editorial_liveWorkshopGrid__9quLj"><article><div class="editorial_liveWorkshopImage__ZkZAk"><img src="https://directus-dev-mrek6efuua-uc.a.run.app/assets/f94f5f70-6fff-4dbf-a419-8f58068875fb" alt="" loading="lazy"/><span>Taller</span></div><div class="editorial_liveWorkshopBody__YsKrY"><span>01<!-- --> · <!-- -->sept 2026</span><h3>Encuentro debate Delegación Cognitiva</h3><p>Con <!-- -->Sebastián Mesch Henriques</p></div></article><a href="https://youtube.com/live/HrkPOaoGd08?feature=share" target="_blank" rel="noreferrer"><div class="editorial_liveWorkshopImage__ZkZAk"><img src="https://i.ytimg.com/vi/HrkPOaoGd08/maxresdefault.jpg" alt="" loading="lazy"/><span>Stream</span></div><div class="editorial_liveWorkshopBody__YsKrY"><span>02<!-- --> · <!-- -->ago 2026</span><h3>Watermarking de IA explicado: la ley, la tecnologÃa y la polémica</h3><p>Con <!-- -->Pablo Marinozi</p><strong>Ver encuentro â</strong></div></a><a href="https://youtube.com/live/kSMs-a8v6L4?feature=share" target="_blank" rel="noreferrer"><div 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con IA en 2026: Panorama para Juniors y Seniors</h3><p>Con <!-- -->Valentina Werle</p><strong>Ver encuentro â</strong></div></a><a href="https://youtube.com/live/eICdw6xt6n8" target="_blank" rel="noreferrer"><div class="editorial_liveWorkshopImage__ZkZAk"><img src="https://i.ytimg.com/vi/eICdw6xt6n8/maxresdefault.jpg" alt="" loading="lazy"/><span>Taller</span></div><div class="editorial_liveWorkshopBody__YsKrY"><span>05<!-- --> · <!-- -->jul 2026</span><h3>Claude avanzado: Subagentes y Skills para automatizar tu flujo de trabajo</h3><p>Con <!-- -->Justina Navarro</p><strong>Ver encuentro â</strong></div></a><a href="https://youtube.com/live/u2v2rKSg8IE?feature=share" target="_blank" rel="noreferrer"><div class="editorial_liveWorkshopImage__ZkZAk"><img src="https://i.ytimg.com/vi/u2v2rKSg8IE/maxresdefault.jpg" alt="" loading="lazy"/><span>Taller</span></div><div class="editorial_liveWorkshopBody__YsKrY"><span>06<!-- --> · <!-- -->jun 2026</span><h3>Benchmarks de IA para Latam: cómo evaluar modelos cuando los benchmarks tradicionales no alcanzan</h3><p>Con <!-- -->Francis Felici</p><strong>Ver encuentro â</strong></div></a></div></section><section id="eventos" class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>04 / eventos</span><h2>Eventos y Conferencias</h2><p>Producimos y participamos en eventos de IA virtuales y presenciales, desde talleres prácticos locales hasta conferencias y paneles internacionales.</p></div><div class="editorial_editorialFilters__Wiqbp" aria-label="Filtrar eventos"><button type="button" aria-pressed="true">Todos</button><button type="button" aria-pressed="false">Workshops</button><button type="button" aria-pressed="false">Conferencias</button></div><div class="editorial_eventGrid__RDEgI"><figure><span>01</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/mati_tucuman.webp" alt="Jornadas Regionales de PsicologÃa" 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17ado.webp" alt="Encuentro Comisión del Futuro" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Encuentro Comisión del Futuro</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>MatÃas Grinberg</p><p>Senado Argentina · 13 de Mayo, 2025</p></figcaption></figure><figure><span>03</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/fran_unlp.jpg" alt="¿Qué hay detrás del Vibe Coding?" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>¿Qué hay detrás del Vibe Coding?</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>MarÃa Frances Gaska</p><p>Facultad de Informática UNLP · 20 de Septiembre, 2025</p></figcaption></figure><figure><span>04</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://img.youtube.com/vi/FXCBpt9xLOs/maxresdefault.jpg" alt="El dios en la máquina" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>El dios en la máquina</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>MatÃas Grinberg</p><p>El Gato y La Caja</p></figcaption></figure><figure><span>05</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/pnud.jpg" alt="IA ética desde Argentina en el marco internacional" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>IA ética desde Argentina en el marco internacional</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>MatÃas Grinberg</p><p>PNUD + Universidad de San Andrés · 15 de Junio, 2023</p></figcaption></figure><figure><span>06</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/bh_udesa.jpg" alt="IA para NeuroTecnologÃa" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>IA para NeuroTecnologÃa</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>MatÃas Grinberg</p><p>Universidad de San Andrés</p></figcaption></figure><figure><span>07</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/7p.jpg" alt="LLMs para Devs" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>LLMs para Devs</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Julián Peller</p><p>7Puentes</p></figcaption></figure><figure><span>08</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/wave2.jpg" alt="LLMs y RAG" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>LLMs y RAG</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Julián Peller</p><p>Wave</p></figcaption></figure><figure><span>09</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/df.jpg" alt="BrainHack: IA para NeuroTecnologÃa" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>BrainHack: IA para NeuroTecnologÃa</h3><p>Departamento de FÃsica, UBA</p></figcaption></figure><figure><span>10</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/wave.jpg" alt="El impacto de la IA en la sociedad" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>El impacto de la IA en la sociedad</h3><p>Parque de la Innovación · 22 de Julio, 2023</p></figcaption></figure><figure><span>11</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/humai.jpg" alt="Intro Intensiva a la IA Generativa" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Intro Intensiva a la IA Generativa</h3><p>Humai · 10 de Agosto, 2023</p></figcaption></figure><figure><span>12</span><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/unlp.jpg" alt="Neurociencias y IA" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Neurociencias y IA</h3><p>Universidad Nacional de La Plata</p></figcaption></figure></div><button type="button" class="editorial_inlineCtaButton___il_s">Ver todos</button></section><section class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz editorial_sectionPaper__KENsq editorial_homeTeam__q2SS3" id="equipo"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>06 / equipo</span><h2>Nuestro equipo</h2><p>Estas son las personas que están detrás de Humai</p></div><div class="editorial_editorialFilters__Wiqbp" aria-label="Filtrar equipo por rol"><button type="button" aria-pressed="true">Todos</button><button type="button" aria-pressed="false">Ayudante</button><button type="button" aria-pressed="false">Comunicación</button><button type="button" aria-pressed="false">Dev</button><button type="button" aria-pressed="false">Docente</button><button type="button" aria-pressed="false">Equipo</button></div><div class="editorial_homeTeamCollapsed__GIZGP"><div class="editorial_teacherGrid__IoSdB"><article><span>0<!-- -->1</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="MatÃas Grinberg" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/e94c8755-52ad-47dc-b5d3-2e6e11760889.png"/></div><h3>MatÃas Grinberg</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Director Humai, Prof UBA, UdeSA, UCA. Neurociencias + IA.</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://linkedin.com/in/matias-grinberg/" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de MatÃas Grinberg" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article><article><span>0<!-- -->2</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="Charly Molero" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/a7adf91c-b6b2-4f41-831a-090f2e4b2bed.jpg"/></div><h3>Charly Molero</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Sr. AI Engineer y Tech Lead en Humai</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://linkedin.com/in/carlos-perez-molero/" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de Charly Molero" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article><article><span>0<!-- -->3</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="Pablo Marinozi" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/2006cee9-d991-4f81-9263-784d462ecb94.png"/></div><h3>Pablo Marinozi</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Mentor de Machine Learning</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://linkedin.com/in/apablo-marinozi" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de Pablo Marinozi" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article><article><span>0<!-- -->4</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="Sol Bahler" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/c56a9603-171c-4474-9a27-9cc062627f35.jpeg"/></div><h3>Sol Bahler</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Head of Product</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/></div></article><article><span>0<!-- -->5</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="MarÃa Gaska" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/afc23bcb-636c-4ce6-9ca9-aa3f7169cba2.jpg"/></div><h3>MarÃa Gaska</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">CTO. Arquitecta de Soluciones de IA. </p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://www.linkedin.com/in/mfgaska" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de MarÃa Gaska" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article><article><span>0<!-- -->6</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="Julian Peller" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/c6aad28a-249b-42e7-a293-426250cbd376.jpeg"/></div><h3>Julian Peller</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Lead Data Scientist y Kaggle Grandmaster</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://linkedin.com/in/julian-peller/" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de Julian Peller" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article><article><span>0<!-- -->7</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="Julio Santirachi" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/23ed76c2-02af-4381-8923-bbf1321c1a04.png"/></div><h3>Julio Santirachi</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Social & Paid Media Manager en Humai</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://www.linkedin.com/in/julio-santirachi-a69913185?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_profile_view_base_contact_details%3BRPZUS0a0TCShhBJCX7Q9jw%3D%3D" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de Julio Santirachi" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article><article><span>0<!-- -->8</span><div class="editorial_teacherPhoto__Z4sY1"><img alt="Sebastián Mesch Henriques" loading="lazy" decoding="async" data-nimg="fill" class="object-cover" style="position:absolute;height:100%;width:100%;left:0;top:0;right:0;bottom:0;color:transparent" src="https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/6aa281a2-9ca8-4cc3-a474-5f7ff3ea7d93.jpg"/></div><h3>Sebastián Mesch Henriques</h3><p class="editorial_teacherSubtitle__4Fjyy">Mentor de IA y Neurociencias</p><div class="editorial_teacherMeta__75i5q"><img src="/logos/circular_b.png" alt="Humai" title="Docente de Humai" loading="lazy"/><a href="https://linkedin.com/in/sebasti%C3%A1n-mesch-henriques" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="LinkedIn de Sebastián Mesch Henriques" title="LinkedIn"><svg viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" aria-hidden="true"><path d="M20.45 20.45h-3.55v-5.57c0-1.33-.03-3.04-1.85-3.04-1.86 0-2.14 1.45-2.14 2.94v5.67H9.35V9h3.41v1.56h.05c.47-.9 1.63-1.85 3.36-1.85 3.6 0 4.27 2.37 4.27 5.46v6.28zM5.34 7.43a2.06 2.06 0 1 1 0-4.12 2.06 2.06 0 0 1 0 4.12zM7.12 20.45H3.56V9h3.56v11.45z"></path></svg></a></div></article></div></div><button type="button" class="editorial_editorialShowMore__hf8yw">Ver equipo completo</button></section><section class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz" id="objetivos"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>07 / objetivos</span><h2>Nuestros objetivos</h2><p>Trabajamos por un futuro donde la inteligencia artificial beneficie a toda la sociedad</p></div><div class="editorial_pathGrid__5zPD0"><article><span>0<!-- -->1</span><h3>OPORTUNIDADES EDUCATIVAS</h3><p>Brindamos educación especializada en Argentina y América Latina, impulsando el desarrollo regional.</p></article><article><span>0<!-- -->2</span><h3>FOMENTANDO SOBERANÃA</h3><p>Impulsamos la soberanÃa tecnológica para el desarrollo productivo regional.</p></article><article><span>0<!-- -->3</span><h3>Innovación Beneficiosa</h3><p>Desarrollamos aplicaciones con impacto positivo, mejorando la calidad de vida.</p></article><article><span>0<!-- -->4</span><h3>Uso Ãtico de la IA</h3><p>Abogamos por un uso ético y seguro de la Inteligencia Artificial.</p></article><article><span>0<!-- -->5</span><h3>Oportunidades Inclusivas</h3><p>Facilitamos la inserción laboral y democratizamos el acceso a la tecnologÃa.</p></article><article><span>0<!-- -->6</span><h3>Explorando la Intersección</h3><p>Investigamos la conexión entre IA, PsicologÃa y Neurociencias, analizando efectos en el bienestar individual y social.</p></article></div></section><section class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz editorial_sectionPaper__KENsq" id="articulos"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>08 / artÃculos</span><h2>ArtÃculos</h2><p></p></div><div class="editorial_listRows__adjSk"><a href="/blog/delegacion-moral"><span>01</span><div><h4>De la delegación cognitiva a la delegación moral</h4><p>Si la tecnologÃa puede pensar algunas cosas por nosotros, ¿qué sucede cuando también comienza a decirnos qué deberÃamos hacer?
17</p></div></a><a href="/blog/stargate-argentina"><span>02</span><div><h4>Stargate en la Patagonia argentina: oportunidades y riesgos para el paÃs</h4><p>OpenAI y Sur Energy anunciaron la intención de construir un centro de datos de gran escala en la Patagonia argentina, con una inversión de hasta 25.000 millones de dólares y una capacidad energética de 500 megavatios. El proyecto podrÃa ser una oportunidad histórica para el paÃs, aunque también enfrenta riesgos de extractivismo digital, concentración económica y dependencia tecnológica, dejando abierta la pregunta sobre la capacidad de Argentina para negociar condiciones que maximicen los beneficios nacionales.</p></div></a><a href="/blog/ia-cultivada"><span>03</span><div><h4>De la IA diseñada a la IA cultivada: ¿Un nuevo golpe copernicano?</h4><p>Pasamos de diseñar inteligencia a cultivarla. Durante décadas intentamos construir sistemas que pensaran como nosotros, programando reglas explÃcitas para razonar, diagnosticar o jugar, hasta que descubrimos que las máquinas podÃan aprender sus propias reglas a partir de los datos. Este cambio âque Chris Olah describe como cultivar inteligencia artificialâ representa un golpe copernicano: dejamos de ser el centro del proceso cognitivo. La inteligencia ya no se diseña, emerge. Asà como la selección natural dio lugar a la inteligencia biológica sin un diseñador consciente, el aprendizaje automático produce inteligencia artificial a partir de objetivos simples, revelando formas de razonamiento que superan las nuestras y que muchas veces ni siquiera comprendemos.</p></div></a><a href="/blog/vibe-coding"><span>04</span><div><h4>¿Vale la pena aprender a programar en tiempos de IA?</h4><p>El "vibe coding" âtérmino acuñado por Andrej Karpathyâ promete revolucionar la programación: crear software simplemente describiendo lo que queremos a modelos de IA como ChatGPT o Claude. Pero existe una diferencia crucial entre delegar completamente el código a la IA versus mantener análisis crÃtico para evaluar seguridad y mantenibilidad. Este artÃculo explora cuándo funciona el vibe coding versus cuándo se necesita expertise real, examina si la IA acelera o frena el aprendizaje de desarrolladores junior, y responde la pregunta crucial: ¿realmente vale la pena seguir aprendiendo a programar en la era de los modelos de lenguaje?</p></div></a></div><a class="editorial_listCta__8sdeb" href="/blog">Ver el blog â</a></section><section class="editorial_section__1EzhC editorial_sectionFull__XPXkz " id="youtube"><div class="editorial_sectionHead__CCIN8 "><span>09 / youtube</span><h2>Visitá nuestro canal en Youtube</h2><p>Compartimos material de IA en español, de niveles básico, intermedio y avanzado y de manera libre y gratuita</p></div><div class="editorial_eventGrid__RDEgI"><figure><span>01</span><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ZbP67jHBl7I&ab_channel=InstitutoHumai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://i.ytimg.com/vi/ZbP67jHBl7I/maxresdefault.jpg" alt="Claude Code: técnicas avanzadas" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Claude Code: técnicas avanzadas</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Justina Navarro</p></figcaption></a></figure><figure><span>02</span><a href="https://www.youtube.com/watch?v=d6NFRaNwkK0&ab_channel=InstitutoHumai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://i.ytimg.com/vi/d6NFRaNwkK0/maxresdefault.jpg" alt="Automatización y Scraping en 2026" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Automatización y Scraping en 2026</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Charly Molero</p></figcaption></a></figure><figure><span>03</span><a href="https://www.youtube.com/watch?v=qD1UF589K6E&ab_channel=InstitutoHumai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://i.ytimg.com/vi/qD1UF589K6E/maxresdefault.jpg" alt="Orquestación de Datos con Airflow" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Orquestación de Datos con Airflow</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Pablo Marinozi</p></figcaption></a></figure><figure><span>04</span><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3kgo24eOn7I&ab_channel=InstitutoHumai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://i.ytimg.com/vi/3kgo24eOn7I/maxresdefault.jpg" alt="IA en la Psicoterapia" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>IA en la Psicoterapia</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Guido Entenberg</p></figcaption></a></figure><figure><span>05</span><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Mb1xCE9qZ-w&ab_channel=InstitutoHumai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://i.ytimg.com/vi/Mb1xCE9qZ-w/maxresdefault.jpg" alt="¿Privacidad Artificial?" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>¿Privacidad Artificial?</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Francisco Soriano</p></figcaption></a></figure><figure><span>06</span><a href="https://www.youtube.com/watch?v=6sRcjG0cHFY&ab_channel=InstitutoHumai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><div class="editorial_eventPhoto__6SaLS"><img src="https://i.ytimg.com/vi/6sRcjG0cHFY/maxresdefault.jpg" alt="Gemelos Digitales" loading="lazy"/></div><figcaption><h3>Gemelos Digitales</h3><p class="editorial_eventSpeaker__y2u2m"><span>Orador/a</span>Pablo Marinozi</p></figcaption></a></figure></div><a class="editorial_listCta__8sdeb" href="https://www.youtube.com/channel/UCM7b5OOEBtlkrc5KFasPtBw" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Visitar Canal â</a></section><footer class="editorial_footer__eaPGZ" id="Footer"><div class="editorial_footerContact__6j_nA"><span class="editorial_footerContactKicker__9ESEU">contactanos</span><form noValidate=""><div class="editorial_footerContactRow__1dBhL"><input type="text" placeholder="Nombre" name="firstName" value=""/><input type="text" placeholder="Apellido" name="lastName" value=""/></div><input type="email" placeholder="Email" name="email" value=""/><textarea placeholder="Mensaje" name="message" rows="3"></textarea><button type="submit" data-status="idle">Enviar â</button></form></div><div class="editorial_footerSocial__Lwdfa"><a href="https://www.youtube.com/c/InstitutoHumai" target="_blank" rel="noreferrer" aria-label="YouTube" title="YouTube"><svg stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" viewBox="0 0 576 512" aria-hidden="true" height="1em" width="1em" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M549.655 124.083c-6.281-23.65-24.787-42.276-48.284-48.597C458.781 64 288 64 288 64S117.22 64 74.629 75.486c-23.497 6.322-42.003 24.947-48.284 48.597-11.412 42.867-11.412 132.305-11.412 132.305s0 89.438 11.412 132.305c6.281 23.65 24.787 41.5 48.284 47.821C117.22 448 288 448 288 448s170.78 0 213.371-11.486c23.497-6.321 42.003-24.171 48.284-47.821 11.412-42.867 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17<script>self.__next_f.push([1,"1b:I[84800,[\"2420\",\"static/chunks/9081a741-ae63d4916f45b403.js\",\"4590\",\"static/chunks/9761e08b-4291c79ff291f7f1.js\",\"7542\",\"static/chunks/e7e73406-76277fc3088c27f7.js\",\"2306\",\"static/chunks/39209d7c-84ab15f6025d12a3.js\",\"1749\",\"static/chunks/1749-177bee9aa3fb4bd3.js\",\"5250\",\"static/chunks/5250-de1e0e6a0ab42e2d.js\",\"9703\",\"static/chunks/9703-7ddcee09e2e29b7e.js\",\"1777\",\"static/chunks/1777-d3fba5e2fa0f0c50.js\",\"1040\",\"static/chunks/1040-aef01648b561c818.js\",\"5490\",\"static/chunks/5490-a667d145eef2923b.js\",\"8123\",\"static/chunks/8123-a7ef19c893bccd9f.js\",\"418\",\"static/chunks/418-13493f17ce1186e3.js\",\"8227\",\"static/chunks/8227-736f4898c626891b.js\",\"6116\",\"static/chunks/6116-7a7adc4d95c4b842.js\",\"8785\",\"static/chunks/8785-8fcaccb462ae220e.js\",\"1931\",\"static/chunks/app/page-bf1caa7b0b18a24a.js\"],\"\"]\n"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"1c:T46a,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Un curso práctico para automatizar tareas y extraer datos de la web tal como se trabaja hoy: primero mirando la red y las APIs, después controlando el navegador, y usando agentes de IA como aceleradores. Parte de los fundamentos de HTTP, las cookies y las DevTools, avanza por la extracción robusta con selectores CSS/XPath, BeautifulSoup y expresiones regulares, y enseña Playwright desde cero (locators, auto-waiting, formularios, autenticación y reutilización de sesión) en reemplazo de Selenium. Incorpora el workflow de 2026 con Claude Code, Cursor y MCP para inspeccionar páginas y generar código de forma supervisada, junto con las claves de un scraping resiliente y responsable (reintentos con backoff, timeouts, fingerprint y lÃmites éticos). Cierra con integraciones reales âenvÃo de mails con SendGrid, manejo de secretos, SSH y scheduling con cron, Cloud Scheduler y Cloud Run Jobsâ para que las automatizaciones dejen de correr solo en la máquina propia y pasen a ejecutarse de forma programada y confiable. Nivel intermedio; se trabaja sobre sitios de práctica estables y con notebooks ejecutables."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"1d:T7a0,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nUn curso práctico para automatizar tareas y extraer datos de la web tal como se trabaja hoy: primero mirando la red y las APIs, después controlando el navegador, y usando agentes de IA como aceleradores. Parte de los fundamentos de HTTP, las cookies y las DevTools, avanza por la extracción robusta con selectores CSS/XPath, BeautifulSoup y expresiones regulares, y enseña Playwright desde cero (locators, auto-waiting, formularios, autenticación y reutilización de sesión) en reemplazo de Selenium. Incorpora el workflow de 2026 con Claude Code, Cursor y MCP para inspeccionar páginas y generar código de forma supervisada, junto con las claves de un scraping resiliente y responsable (reintentos con backoff, timeouts, fingerprint y lÃmites éticos). Cierra con integraciones reales âenvÃo de mails con SendGrid, manejo de secretos, SSH y scheduling con cron, Cloud Scheduler y Cloud Run Jobsâ para que las automatizaciones dejen de correr solo en la máquina propia y pasen a ejecutarse de forma programada y confiable. Nivel intermedio; se trabaja sobre sitios de práctica estables y con notebooks ejecutables.\n\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de Programación con Python y familiaridad con el uso de un editor de código. Todo el conocimiento esencial requerido se dicta en nuestros cursos introductorios correspondientes. Si tenés dudas sobre los requisitos necesarios, podés comunicarte a través de nuestras vÃas de contacto.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"1e:T47e,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nUn curso práctico para automatizar tareas y extraer datos de la web tal como se trabaja hoy: primero mirando la red y las APIs, después controlando el navegador, y usando agentes de IA como aceleradores. Parte de los fundamentos de HTTP, las cookies y las DevTools, avanza por la extracción robusta con selectores CSS/XPath, BeautifulSoup y expresiones regulares, y enseña Playwright desde cero (locators, auto-waiting, formularios, autenticación y reutilización de sesión) en reemplazo de Selenium. Incorpora el workflow de 2026 con Claude Code, Cursor y MCP para inspeccionar páginas y generar código de forma supervisada, junto con las claves de un scraping resiliente y responsable (reintentos con backoff, timeouts, fingerprint y lÃmites éticos). Cierra con integraciones reales âenvÃo de mails con SendGrid, manejo de secretos, SSH y scheduling con cron, Cloud Scheduler y Cloud Run Jobsâ para que las automatizaciones dejen de correr solo en la máquina propia y pasen a ejecutarse de forma programada y confiable. Nivel intermedio; se trabaja sobre sitios de práctica estables y con notebooks ejecutables."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"1f:Tc2d,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Fundamentos de Automatización\ndescription: Introducción al stack moderno de automatización y scraping y al criterio para elegir enfoque. Cubre qué cambió en la forma de trabajar, la decisión entre API-first, browser-first y agent-first, cuándo conviene automatizar y cuándo no, y los aspectos éticos y legales (términos de servicio, robots.txt y lÃmites prácticos). Es el módulo conceptual que ordena el resto del curso.\n\ntitle: HTTP, cookies, sesiones y DevTools\ndescription: El enfoque que más valor da hoy: mirar la red antes de tocar el HTML. Incluye HTTP real para automatización (métodos, headers, cookies, tokens y autenticación), el uso de las DevTools Network para inspeccionar los requests del navegador y detectar APIs ocultas, y cómo reproducir esos requests fuera del navegador con requests, manteniendo la sesión.\n\ntitle: Extracción: selectores, parsing y regex\ndescription: Extracción de datos cuando no hay una API que reproducir. Aborda los selectores CSS y XPath para apuntar a los elementos correctos del DOM, el parsing robusto con BeautifulSoup y lxml, el uso de expresiones regulares en casos puntuales, y la normalización y exportación de los datos a CSV/JSON con pandas, siempre entendiendo el parsing como herramienta secundaria frente a la API.\n\ntitle: Playwright desde cero\ndescription: Control de un navegador con Playwright en reemplazo de Selenium, orientado al trabajo real. Cubre la jerarquÃa browser, page y context y las sesiones aisladas, los locators con auto-waiting y retry-ability, el manejo de formularios, navegación y descargas, la autenticación y reutilización de sesión con storage_state, y el descubrimiento automático de APIs ocultas desde el propio navegador.\n\ntitle: IA aplicada: Claude Code, Cursor y MCP\ndescription: El workflow de 2026 usando agentes de IA como aceleradores del scraping, sin delegar a ciegas. Enseña a pedirle al agente que inspeccione una página y detecte APIs ocultas, que genere el script requests o Playwright con selectores tomados del DOM real, y a revisar y endurecer esa salida (el \"20% humano\"). Introduce MCP para conectar el agente con un navegador y la documentación de procesos reutilizables como skills.\n\ntitle: Resiliencia, footprint y diseño responsable\ndescription: Cómo hacer un scraper robusto y operar como un buen ciudadano del web. Cubre reintentos con backoff exponencial y jitter, timeouts y manejo de códigos de estado (429, Retry-After), el concepto de fingerprint y la coherencia entre señales, y el criterio para distinguir el acceso a datos públicos de la vulneración de un control de acceso. El enfoque es de resiliencia y transparencia, no de evasión.\n\ntitle: Integraciones: email, secretos, SSH y scheduling\ndescription: Conexión de la automatización con acciones reales. Incluye el envÃo de mails desde un scraper con SendGrid, el manejo de secretos con .env y python-dotenv, la conexión por SSH a servidores remotos con paramiko, y el scheduling con cron para el caso clásico y con Cloud Scheduler y Cloud Run Jobs para ejecutar en la nube con jobs idempotentes.\n"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"20:T5b7,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso podrás adentrarte en el fascinante mundo de la inteligencia artificial, comprendiendo desde sus conceptos fundamentales hasta su aplicación práctica en la vida cotidiana para desarrollar fluidez en IA (AI Fluency). El programa está diseñado para brindarte una sólida base sobre la historia y los diferentes tipos de IA, asà como el dominio de las herramientas de GenAI más comunes actualmente. Además, exploraremos el futuro de esta tecnologÃa, analizando sus implicancias sociales, riesgos y los desafÃos éticos que plantea la delegación cognitiva.\n\n¡Sin prerrequisitos!\nEste curso es ideal para principiantes que desean comprender cómo funciona la IA y adquirir habilidades esenciales para el futuro. Al finalizarlo, tendrás una visión clara sobre el impacto de estas herramientas y estarás preparado para utilizar la tecnologÃa de manera crÃtica y responsable, permitiéndote explorar áreas adicionales de desarrollo profesional y personal en un mundo cada vez más automatizado.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"21:T873,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Fundamentos de IA\ndescription: Conocerás el concepto, la historia temprana y la evolución de la inteligencia artificial para establecer unas bases sólidas de esta tecnologÃa. Analizaremos el impacto de la automatización, desde el reemplazo de tareas fÃsicas hasta la asistencia en el razonamiento cientÃfico, y exploraremos los dos grandes paradigmas históricos: la IA Simbólica frente al Aprendizaje Automático. Entenderás cómo se superaron los \"inviernos de la IA\" gracias al renacimiento del conexionismo y el auge del Deep Learning en áreas como la visión, el lenguaje y la creación de contenido. Finalmente, te llevarás una visión clara del panorama actual, dominado por los LLMs, la multimodalidad y la autonomÃa, construyendo asà una sólida base de AI Literacy.\n\ntitle: Herramientas de IA para el dÃa a dÃa\ndescription: Explorarás a fondo el ecosistema de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen), definiendo con claridad qué es (y qué no es) y comprendiendo la infraestructura subyacente para entender dónde \"viven\" estos modelos. Te equiparás con un \"Kit de Emergencia\" compuesto por las herramientas de GenAI más útiles y versátiles del mercado actual. Además, desarrollarás verdaderos superpoderes técnicos dominando el arte del Prompting. A través de dinámicas adquirirás la destreza práctica necesaria para integrar fluidamente estas soluciones en tus tareas cotidianas de cara al futuro.\n\ntitle: El futuro de la IA: implicancias éticas y desafÃos\ndescription: Analizarás el profundo impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y las normas no escritas de nuestro nuevo contrato digital. Abordaremos de manera crÃtica los riesgos latentes de estas tecnologÃas, profundizando en problemáticas actuales como los sesgos algorÃtmicos, las alucinaciones de los modelos y la desinformación. Cuestionaremos qué habilidades y procesos estamos dejando de hacer los humanos al cederlos a las máquinas. A través del debate sobre el futuro ético de la tecnologÃa, desarrollarás Fluidez en la IA (AI Fluency), permitiéndote navegar la era digital con responsabilidad y pensamiento crÃtico."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"22:T5d8,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso integral de IngenierÃa de Instrucciones, podrás adentrarte en el mundo de la IA generativa aprendiendo a comunicarte de manera efectiva con los modelos de lenguaje más avanzados, como ChatGPT, Gemini, Claude y Llama. El programa está diseñado para brindarte una sólida base que va desde el diseño de prompts básicos y el uso de roles, hasta temas complejos como el razonamiento (CoT), la creación de agentes, el uso de APIs y RAG. También explorarás la generación de contenido en imagen y video, asegurando un dominio completo de las herramientas actuales.\n\n¡Sin prerrequisitos!\nEste curso es ideal para quienes desean potenciar su productividad y adquirir habilidades esenciales en la interacción con modelos de IA. Al finalizarlo, podrás optimizar resultados profesionales, reducir alucinaciones en las respuestas y aplicar estrategias avanzadas de Context Engineering y privacidad de datos (GDPR), permitiéndote abordar proyectos de automatización y desarrollo con una ventaja competitiva en el mercado tecnológico.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"23:T525,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Fundamentos de LLMs y Modelos de Lenguaje\ndescription: Conocerás la familia tecnológica de los Large Language Models (LLMs) y cómo sistemas como ChatGPT, Gemini y Claude predicen el lenguaje. Aprenderás sobre la multimodalidad y los riesgos éticos, de privacidad y de seguridad asociados al uso de modelos de IA.\n\ntitle: Prompt Engineering para generación de Imagen y Video\ndescription: Conocerás los fundamentos del Prompt Engineering aplicados a la creación visual. Aprenderás el \"método de capas\" para imágenes, el uso de vocabulario técnico fotográfico y las técnicas de image-to-video y text-to-video, con un enfoque en la ética y la transparencia.\n\ntitle: Prompt Engineering Avanzado: Benchmarking y Capacidades de Razonamiento\ndescription: Aprenderás a evaluar el rendimiento de la IA mediante benchmarks y métricas especÃficas como BLEU. Explorarás técnicas de razonamiento avanzado como Chain of Thought y las capacidades de investigación iterativa profunda (Deep Research).\n\ntitle: Context Engineering y Agentes de IA\ndescription: Aprenderás técnicas avanzadas como el diseño de contexto, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y Chaining para optimizar respuestas. Conocerás la diferencia entre chatbots y agentes, y cómo mitigar alucinaciones y sesgos en aplicaciones reales"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"24:T4d8,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nConocerás el campo de la \u003cb\u003eIA Ãtica y Responsable\u003c/b\u003e. Aprenderás a identificar y analizar los \u003cb\u003edilemas éticos y los riesgos sociales\u003c/b\u003e que plantea el desarrollo y la implementación de sistemas de Inteligencia Artificial. Cubrirás temas fundamentales como el \u003cb\u003esesgo algorÃtmico, la justicia y equidad, la privacidad de los datos, la transparencia y explicabilidad (XAI), y la rendición de cuentas\u003c/b\u003e. Desarrollarás un marco de pensamiento crÃtico y adquirirás las herramientas necesarias para diseñar, evaluar y desplegar sistemas de IA que sean justos, responsables y alineados con los valores humanos\n\n¿Hay prerrequisitos?\nNo se requieren conocimientos técnicos avanzados de programación o IA. Se asume una comprensión general de lo que es la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones comunes, los cuales se enseñan en nuestro curso de \u003c/b\u003eFundamentos de IA\u003c/b\u003e. \n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"25:T6b1,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Intro Dilemas Ãticos y Sesgos \ndescription: Mostrar dilemas comunes y riesgos de mal uso en el desarrollo de la IA. Aprenderás la definición de IA Ãtica y Responsable, analizarás sesgos (ej: trolley problem, discriminación bancaria, etc.) y revisarás principios fundamentales como los de Asilomar.\n\ntitle: Protección de Datos y Consentimiento \ndescription: Analizarás el ciclo de vida de los datos y el flujo de la parte ética y legal, aprendiendo a manejar la información personal responsablemente. Se cubrirán temas como la Desidentificación vs. Anonimización, el GDPR, el consentimiento y la portabilidad de datos.\n\ntitle: Legislación y Regulación Global \ndescription: Obtendrás un panorama regulatorio actual, revisando leyes y tendencias globales. Se incluirán temas como el AI Act, la Clasificación de Riesgos de la IA, la Responsabilidad legal por fallas algorÃtmicas y los retos de la regulación en la innovación.\n\ntitle: AuditorÃa Ãtica \u0026 Riesgos\ndescription: Aprenderás herramientas y metodologÃas para evaluar la solidez ética de un sistema de IA antes de su despliegue. Se estudiarán la introducción a la AuditorÃa Ãtica de IA, los Estándares y Marcos de Trabajo (NIST AI Risk Management Framework), puntos clave del OWASP AI Exchange y cómo documentar decisiones éticas y riesgos.\n\ntitle: Plan de Mitigación de Riesgos \ndescription: Desarrollarás un plan práctico para gestionar y reducir los riesgos éticos identificados durante la fase de auditorÃa. Se incluirán el \"Ethics-in-Action Plan\", la Matriz de Riesgos Ãticos, estrategias de mitigación para el sesgo, la falta de transparencia y la privacidad, y el rol del Chief AI Ethics Officer (CAIEO)."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"26:T5b9,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nAprenderás a trabajar codo a codo con \u003cb\u003eagentes de programación\u003c/b\u003e basados en IA para acelerar tus proyectos, mejorar tu flujo de trabajo, y escribir mejor código con menos esfuerzo. Desde los fundamentos de los modelos de lenguaje, pasando por la ingenierÃa de prompts especÃfica para desarrollo, hasta el uso práctico de agentes como \u003cb\u003eCursor, Claude Code, Antigravity y Copilot\u003c/b\u003e, este curso te dará una visión completa de cómo programar más rápido, con mayor calidad y de manera responsable. También aprenderás a refactorizar, testear y depurar código usando IA, e integrar estas herramientas en proyectos reales.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de Programación con Python y familiaridad mÃnima con el uso de un editor de código. Todo el conocimiento esencial requerido se dicta en nuestros cursos introductorios correspondientes. Si tenés dudas sobre los requisitos necesarios, podés comunicarte a través de nuestras vÃas de contacto.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"27:T5b9,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nAprenderás a trabajar codo a codo con \u003cb\u003eagentes de programación\u003c/b\u003e basados en IA para acelerar tus proyectos, mejorar tu flujo de trabajo, y escribir mejor código con menos esfuerzo. Desde los fundamentos de los modelos de lenguaje, pasando por la ingenierÃa de prompts especÃfica para desarrollo, hasta el uso práctico de agentes como \u003cb\u003eCursor, Claude Code, Antigravity y Copilot\u003c/b\u003e, este curso te dará una visión completa de cómo programar más rápido, con mayor calidad y de manera responsable. También aprenderás a refactorizar, testear y depurar código usando IA, e integrar estas herramientas en proyectos reales.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de Programación con Python y familiaridad mÃnima con el uso de un editor de código. Todo el conocimiento esencial requerido se dicta en nuestros cursos introductorios correspondientes. Si tienes dudas sobre los requisitos necesarios, puedes comunicarte a través de nuestras vÃas de contacto.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"28:T790,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Fundamentos de la programación asistida con IA\ndescription: Conceptos esenciales de la programación asistida con IA, incluyendo la evolución y uso de los asistentes de código, la introducción técnica a los LLMs (parámetros, embeddings, RAG y alucinaciones), las diferencias entre autocompletado y agentes, la comparación entre herramientas como Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf y Devin, asà como criterios para elegir modelos. También se abordan gobernanza, privacidad, IP y la preparación del entorno con archivos de contexto y organización del repositorio.\n\ntitle: IngenierÃa de prompts aplicada a programación\ndescription: Esta unidad enseña a comunicarse efectivamente con agentes de código mediante prompting claro, estructurado y reproducible. Incluye zero-shot, few-shot y chain-of-thought, refinamiento iterativo, patrones de prompts para generación, refactorización, documentación y testing, asà como la creación de workflows con agentes (Plan â Ejecutar â Revisar), manejo de contexto y documentación automática.\n\ntitle: Agentes de programación\ndescription: En esta unidad se estudia la arquitectura y funcionamiento de los agentes modernos, diferenciando autocompletadores, IDEs AI-first y agentes interactivos. Se profundiza en el uso de Claude Code (skills, sub-agents, CLI), se exploran casos prácticos de construcción de agentes especializados y se comparan las capacidades de proveedores como Devin y Windsurf. Además, se introduce la integración con navegador y terminal para loops de feedback.\n\ntitle: Refactorización, depuración y testing con IA\ndescription: Esta unidad aborda el uso de IA para mejorar la calidad del código mediante debugging asistido, generación de unit tests, buenas prácticas de contexto y refactorización de código legado. Se trabajan estrategias para detectar errores, corregirlos y documentar el proceso utilizando agentes de programación."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"29:T549,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nLa convergencia de la Inteligencia Artificial con la PsicologÃa y las Neurociencias está abriendo nuevas fronteras en la comprensión de la mente y el comportamiento humano. Este curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión sólida de las aplicaciones de la IA en PsicologÃa y Neurociencias. Aprenderán su relevancia en el campo de la salud mental, la aplicación de la IA en la clÃnica para el diagnóstico y tratamiento, el desarrollo y uso de chatbots terapéuticos, el uso de herramientas de IA para asistencia al terapeuta, el impacto psicológico y cognitivo de la interacción con la IA, los conceptos de la psicologÃa artificial y modelos computacionales de la mente, y más\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso da por sentado conocimientos teóricos básicos sobre la IA, que son revisados en nuestro curso de \u003cb\u003eFundamentos de IA\u003c/b\u003e. En caso de no contar con estas nociones básicas sobre Machine Learning y Deep Learning, les recomendamos revisar el curso de Fundamentos de IA.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"2a:T5b2,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: IA en la Práctica ClÃnica\ndescription: Se estudiarán las aplicaciones de la IA en la salud mental, centrándose en cómo se utilizan algoritmos para el diagnóstico diferencial de trastornos psicológicos. Aprenderán sobre el análisis de patrones de lenguaje y comportamiento, y las consideraciones éticas en la práctica terapéutica.\n\ntitle: Chatbots \ndescription: Explorarán el diseño y funcionamiento de chatbots y agentes conversacionales para el apoyo psicológico. Analizarán casos de uso, desde el apoyo emocional inicial hasta las intervenciones cognitivo-conductuales asistidas por IA (iCBT), evaluando su arquitectura y eficacia.\n\ntitle: Herramientas de IA y Neurociencias \ndescription: Exploraremos las herramientas y aplicaciones más relevantes de la actualidad para el campo de la PsicologÃa y las Neurociencias, y se analizarán sus implicancias éticas desde una perspectiva crÃtica. Además aprenderán cómo la IA ayuda a identificar biomarcadores y modelar procesos neuronales en la investigación neurocientÃfica.\n\ntitle: Introducción a la Ciencia de Datos para PsicologÃa y Neurociencias\ndescription: Aprenderán los fundamentos de la Ciencia de Datos esenciales para PsicologÃa y Neurociencias. Estudiarán por qué los datos son cruciales, cómo se gestionan y preparan (limpieza y preprocesamiento), y los conceptos básicos de la estadÃstica computacional relevantes para el análisis psicológico y neuronal."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"2b:T450,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nDesde la ideación de productos digitales hasta la creación de soluciones funcionales y atractivas, el vibe coding está cambiando la forma en que construimos y lanzamos tecnologÃa. Con este curso estarás preparado para crear productos digitales desde cero con un enfoque ágil y centrado en el usuario. ¡Aprenderás herramientas como V0, Lovable, y más!\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste es un curso sin prerrequisitos, orientado para aquellas personas que quieran comenzar en el mundo de la programación sin contar con conocimientos previos. Está diseñado para emprendedores, fundadores, diseñadores UX, gerentes de producto, creativos de productos digitales y desarrolladores junior que buscan lanzar un producto mÃnimo viable (MVP) rápidamente. \n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"2c:T434,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Intro a Vibe Coding. Vibe Frontend y Product Definition\ndescription: Aprenderás a construir productos digitales con propósito usando el enfoque Vibe Coding. Descubrirás cómo pasar de un problema a una solución concreta, crear las primeras versiones de tu producto (V0) y usar las herramientas mÃnimas para poner algo usable en manos de los usuarios rápidamente.\n\ntitle: Dev y Deploy\ndescription: Conocerás los fundamentos técnicos clave, incluyendo control de versiones (Git), el despliegue de aplicaciones, el uso de bases de datos y la integración de APIs.\n\ntitle: Vibe Backend\ndescription: Profundizaremos en el diseño de un backend efectivo, abordando temas como la autenticación, la seguridad y las bases de datos. Aprenderás a crear estructuras simples que permitan escalar sin complejidad innecesaria.\n\ntitle: Distribución\ndescription: Una vez que tengas tu Producto MÃnimo Viable (MVP), aprenderás a testearlo, a recopilar feedback real de los usuarios y a usar esa información para iterar y hacer crecer tu base de usuarios de manera efectiva."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"2d:T471,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\n¿Cansado de tareas repetitivas? Este curso te enseñará a crear soluciones automatizadas y aplicaciones inteligentes sin escribir código. Conocerás las herramientas más utilizadas para la automatización Low-Code, y profundizarás en N8N para conectar servicios y automatizar flujos de trabajo complejos. Además, integrarás agentes de IA para que tus automatizaciones tomen decisiones y aprendan. Transforma ideas en acciones eficientes, desde la automatización básica hasta sistemas que interactúan con datos y APIs. Prepárate para innovar y optimizar tu trabajo.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso no requiere conocimientos previos, pero se recomiendan nociones básicas de pensamiento computacional, las cuales pueden ser adquiridas en nuestro curso de nivelación gratuito. \n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"2e:T996,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Fundamentos de Low-Code\ndescription: Esta unidad es tu punto de partida. Aprenderás qué es el desarrollo low-code, sus ventajas clave y cómo se diferencia del no-code y la programación tradicional. Exploraremos el panorama de herramientas y entenderás por qué el low-code es esencial para acelerar procesos y democratizar la creación de software. Sentarás las bases conceptuales para transformar tus ideas en aplicaciones funcionales.\n\ntitle: Gestión de Datos y Automatización de Flujos\ndescription: En esta unidad, te sumergirás en la gestión de datos, comprendiendo tipos de datos y cómo estructurarlos eficazmente. Conocerás Supabase, una moderna plataforma de base de datos basada en PostgreSQL, y aprenderás a crear, diseñar y manipular tablas. Además, te iniciarás en la automatización de flujos, entendiendo cómo los datos viajan a través de procesos y se transforman, preparando el terreno para la orquestación con N8N.\n\ntitle: Automatización Práctica con N8N\ndescription: Pondrás manos a la obra con N8N, una potente herramienta de automatización open-source. Aprenderás a navegar por su interfaz intuitiva, a identificar sus componentes clave como nodos y disparadores, y a construir tus primeros flujos de trabajo automatizados. Cubriremos cómo conectar N8N con Supabase para leer y escribir datos en tu base de datos, además de manipular la información con expresiones y transformaciones básicas para que tus flujos sean eficientes.\n\ntitle: Lógica Avanzada y Conectividad con N8N\ndescription: Lleva tus flujos de N8N al siguiente nivel. En esta unidad, aprenderás a implementar lógica condicional para que tus automatizaciones tomen decisiones inteligentes y a manejar colecciones de datos complejas. Dominarás la integración con servicios externos, para conectar N8N con casi cualquier API, automatizando desde el envÃo de notificaciones hasta la interacción con servicios de terceros.\n\ntitle: Agentes y Automatización Inteligente\ndescription: Esta unidad te enseñará a integrar capacidades de agentes de IA en tus flujos de trabajo. Aprenderás a diseñar lógicas en N8N que simulen un \"comportamiento de agente\", utilizando nodos de IA o conectándote a APIs de inteligencia artificial como OpenAI. Descubrirás cómo tus automatizaciones pueden clasificar información, generar contenido o tomar decisiones dinámicas, transformando tus sistemas en soluciones más autónomas y proactivas."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"2f:T724,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso está diseñado para brindarte una formación integral en Inteligencia Artificial integrada a dispositivos IoT (AIoT) y sobre IA de borde (Edge AI), áreas muy innovadoras y demandadas en la actualidad. Aprenderás a aplicar modelos de IA en dispositivos con recursos limitados, integrando visión por computadora, procesamiento de audio y video, y técnicas de optimización como destilación y cuantización. También explorarás el uso de LLMs en local con Ollama y el diseño de agentes inteligentes capaces de operar en entornos conectados. Con estas habilidades, estarás preparado para liderar proyectos de vanguardia donde la IA se ejecuta en el borde, sin depender de la nube.\n\n¿Hay requisitos?\nEste curso asume conocimientos de \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/python\"\u003e\u003cb\u003eProgramación con Python\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e, y tiene como prerrequisitos los cursos de \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/electronica\"\u003e\u003cb\u003eIntroducción a la Electrónica con Raspberry Pi y MicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e, \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/iot_micropython\"\u003e\u003cb\u003eIoT con Raspberry Pi y MicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e, \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/desarrollo\"\u003e\u003cb\u003eDesarrollo\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e, y\n\u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/lenguaje\"\u003e\u003cb\u003eNLP\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e. Además, debes optar por adquirir un Kit de Electrónica o bien utilizar el simulador virtual (como en los cursos de Electrónica y IoT).\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"30:T7e3,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Procesamiento de Audio en el Borde\ndescription: Analizarás cómo capturar, procesar y reconocer señales de audio en dispositivos con recursos limitados. Implementarás modelos ligeros para tareas como detección de eventos sonoros o comandos de voz, explorando su aplicación en sistemas AIoT embebidos.\n\ntitle: Procesamiento de Video en el Borde\ndescription: Estudiarás técnicas de análisis de video en tiempo real aplicadas a dispositivos de borde. Desarrollarás soluciones para detección de movimiento, reconocimiento de patrones visuales y segmentación de escenas utilizando modelos optimizados para visión por computadora.\n\ntitle: Computer Vision en el Edge\ndescription: Te adentrarás en las técnicas de visión por computadora aplicadas al entorno de borde. Aprenderás a implementar modelos optimizados para detección de objetos, reconocimiento de rostros y seguimiento de movimiento en dispositivos como la RPico W o plataformas similares.\n\ntitle: Optimización de Modelos: Quantización, Destilación y Compresión\ndescription: Estudiarás estrategias para adaptar modelos de AI al entorno de borde mediante técnicas de optimización como la destilación de conocimiento, la quantización y la poda. Analizarás cómo estas técnicas impactan en el rendimiento, consumo de energÃa y latencia de inferencia.\n\ntitle: LLMs en dispositivos locales con Ollama\ndescription: Explorarás el uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) ejecutándose localmente gracias a herramientas como Ollama. Aprenderás a ejecutar modelos como LLaMA o Mistral en sistemas edge con capacidades limitadas, y a integrarlos con flujos de datos del entorno fÃsico.\n\ntitle: Agentes de AI y Sistemas Autónomos\ndescription: Estudiarás el diseño e implementación de agentes inteligentes que combinan percepción, razonamiento y acción. Aprenderás a integrar sensores IoT, modelos de AI y lógica de decisión para desarrollar agentes autónomos capaces de actuar en entornos cambiantes sin supervisión constante."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"31:T4b9,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso veremos lo que podrÃa ser la tecnologÃa más importante del siglo. Los modelos de lenguaje son el tipo de Inteligencia Artificial que, por primera vez, logró cosas que parecÃan por ahora inalcanzables, cómo lograr entendimiento general del lenguaje superando en algunas pruebas incluso a los humanos.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso requiere conocimientos avanzados de \u003cb\u003eProgramación con Python\u003c/b\u003e, y sugerimos contar con una base sólida en Análisis de Datos, Bases de Datos, NLP e IngenierÃa de Datos. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases Cooptimizadas en vivo \u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"32:T7e3,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Introducción a LLMs\ndescription: Descubre los fundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), su arquitectura y cómo han revolucionado el procesamiento de lenguaje natural. Explora sus capacidades, limitaciones y las aplicaciones más comunes.\n\ntitle: VectorDBs y RAG\ndescription: Aprende sobre las bases de datos vectoriales (VectorDBs) y cómo funcionan. Comprende la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), una técnica clave para mejorar la precisión y relevancia de los LLMs mediante la incorporación de información externa.\n\ntitle: Langchain y otros frameworks\ndescription: Explora Langchain, un framework popular para desarrollar aplicaciones con LLMs. Conoce otros frameworks relevantes y cómo te permiten construir sistemas complejos combinando diferentes modelos y componentes de IA.\n\ntitle: Google AI\ndescription: Sumérgete en el ecosistema de Inteligencia Artificial de Google. Conoce sus modelos, herramientas y plataformas, y cómo puedes aprovecharlas para tus proyectos de IA.\n\ntitle: Finetuning open source\ndescription: Aprende las técnicas de finetuning para adaptar modelos open source a tareas especÃficas. Descubre cómo personalizar y mejorar el rendimiento de los LLMs pre-entrenados para tus necesidades.\n\ntitle: LLMOps\ndescription: Entiende LLMOps, las prácticas y herramientas para la implementación, monitoreo y mantenimiento de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) en producción. Aprende a gestionar el ciclo de vida completo de tus modelos de IA.\n\ntitle: Agentes de IA\ndescription: Descubre el concepto de Agentes de IA, su arquitectura y cómo pueden interactuar con su entorno y tomar decisiones de forma autónoma. Explora diferentes tipos de agentes y sus aplicaciones.\n\ntitle: Protocolos de comunicación para Agentes de IA\ndescription: Conoce los protocolos y estándares de comunicación que permiten a los Agentes de IA interactuar entre sà y con otros sistemas. Comprende cómo asegurar una comunicación eficiente y segura en sistemas multi-agente."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"33:T506,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste 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 PsicopegagogÃa y las Neurociencias Cognitivas, los desafÃos 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.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso da por sentado conocimientos teóricos básicos sobre la IA, que son revisados en nuestro curso de \u003cb\u003eFundamentos de IA\u003c/b\u003e. En caso de no contar con estas nociones básicas sobre Machine Learning y Deep Learning, les recomendamos revisar el curso de Fundamentos de IA.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"34:T4b0,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: La actualidad de la IA en el Aula \ndescription: Explorarás el estado actual de la Inteligencia Artificial en el ámbito educativo, analizando sus aplicaciones, desafÃos y oportunidades. Conocerás casos de implementación, aprenderás las legislaciones vigentes en Latinoamerica, y debatirás sobre su impacto. \n\ntitle: El impacto de la IA en el aprendizaje \ndescription: Descubrirás cómo la IA está transformando el aprendizaje desde la perspectiva de la psicopedagogÃa y las Neurociencias Cognitivas. Analizaremos los beneficios y riesgos de su uso en distintos niveles educativos. \n\ntitle: IA en la práctica docente \ndescription: Conocerás estrategias para integrar la Inteligencia Artificial en tu práctica docente, optimizando la enseñanza y mejorando la experiencia del estudiante. Aprenderás sobre tendencias emergentes y cómo adaptarte a este nuevo panorama educativo. \n\ntitle: Herramientas de IA para educadores \ndescription: Explorarás diversas herramientas basadas en IA diseñadas para facilitar la enseñanza y mejorar la gestión del aula. Aprenderás a utilizarlas de manera efectiva para potenciar la interacción con los estudiantes y optimizar recursos. "])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"35:T689,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nDesde la generación artificial de pinturas impresionistas hasta la escritura de novelas, la IA está transformando la forma en que interactuamos con el mundo. Con este curso estarás preparado para participar en esta revolución tecnológica al aprender sobre las últimas posibilidades de Inteligencia Artificial. ¡Conoceremos y profundizaremos sobre Deepseek, Midjourney, Sora, DALL-E, Perplexity, Runway, Whisper y muchas más! \n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste es un curso \u003cb\u003esin prerrequisitos\u003c/b\u003e. Ya sea que trabajes en diseño, gestión, arte o simplemente vengas por curiosidad y ganas de aprender, podrás asimilar por completo los contenidos provistos en el curso. \u003cb\u003eNo hay requisitos previos para este curso.\u003c/b\u003e Es ideal para quienes tienen curiosidad sobre la IA y desean comprender cómo esta tecnologÃa impacta en nuestro mundo. Este curso está diseñado como una introducción al mundo de ChatGPT y Prompt Engineering. Al final del curso contarás con los conocimientos básicos para en el campo emergente de la ingenierÃa de prompts. El curso es ideal para aquellos interesados en la IA, el procesamiento del lenguaje natural y el desarrollo de aplicaciones innovadoras usando ChatGPT.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"36:T614,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso de especialización está diseñado para introducirte en el fascinante mundo de la ingenierÃa de datos, donde aprenderás los fundamentos y las herramientas esenciales para la \u003cb\u003egestión y transformación de datos en entornos modernos\u003c/b\u003e. A lo largo del curso, explorarás conceptos clave como la \u003c/b\u003ecreación de pipelines de datos utilizando Airflow, el modelado y almacenamiento de datos en Data Warehouses con DBT, y la transformación de datos en el contexto de la Modern Data Stack.\u003c/b\u003e Además, te prepararás para enfrentar los desafÃos de grandes volúmenes de información y complejas arquitecturas de datos.\n\n¿Hay prerrequisitos?\n¡Con conocimientos básicos en \u003cb\u003ePython y SQL\u003c/b\u003e! Este curso está diseñado para personas que ya cuentan con una base en Python y SQL, lo cual te permitirá aprovechar al máximo las herramientas avanzadas que utilizaremos. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestro curso correspondiente. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"37:T62d,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Fundamentos de la IngenierÃa de Datos\ndescription: En esta clase se cubren los fundamentos de la ingenierÃa de datos, incluyendo las diferencias entre bases de datos OLTP y OLAP, asà como los conceptos de ETL y ELT. Se introduce a los estudiantes al concepto de Modern Data Stack y su rol en el flujo de datos.\n\ntitle: Introducción a Airflow y sus componentes\ndescription: Se exploran los principios de Apache Airflow, una plataforma clave para la creación y monitoreo de workflows. Los estudiantes aprenderán sobre su arquitectura, DAGs, operadores, y cómo gestionar la ejecución de tareas en pipelines de datos.\n\ntitle: Almacenamiento de Datos y DBT\ndescription: En esta clase, se introduce el modelado y almacenamiento de datos en data warehouses y el uso de DBT para transformar datos. Se abordan conceptos como la Arquitectura Medallion y se presenta DuckDB como motor de base de datos para análisis rápidos.\n\ntitle: Transformación de datos con DBT y Superset\ndescription: Se profundiza en la integración de DBT con Airflow para la orquestación de procesos ELT y se explora Apache Superset para la visualización de datos. La clase incluye una demostración de creación de dashboards y exploración de datos.\n\ntitle: Modern Data Stack (MDS)\ndescription: Esta clase aborda el concepto de Modern Data Stack, un enfoque modular y basado en la nube para construir arquitecturas de datos eficientes. Se analizan casos prácticos de su aplicación y se destacan herramientas de última generación para almacenamiento, transformación y visualización de datos."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"38:T573,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Por qué Data Analytics \u0026 BI? \nEste curso está diseñado para proporcionarte una formación completa en AnalÃtica de Datos e Inteligencia de Negocios (BI), dos áreas fundamentales para trabajar con grandes volúmenes de información. Aprenderás a transformar datos complejos en visualizaciones claras y efectivas, asà como a utilizar herramientas de BI para tomar decisiones empresariales basadas en datos. Con la creciente importancia del análisis de datos en todos los sectores, estas habilidades te harán un profesional destacado en el mercado laboral.\n\nModalidad \n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincrónicas\u003c/b\u003e para avanzar a tu propio ritmo\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eEjercicios prácticos, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e con cada clase\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e para acceder a todos los recursos de aprendizaje\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e disponible 24/7 para consultas y discusiones\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n¡Empieza cuando quieras! \n\u003cp align=\"left\"\u003e\nTe ofrecemos flexibilidad para:\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eElegir\u003c/b\u003e tu fecha de inicio\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eProgresar a tu propio ritmo\u003c/b\u003e con el contenido asincrónico\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eResolver tus dudas\u003c/b\u003e a través de clases en vivo y el foro\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eInformarnos tu disponibilidad\u003c/b\u003e para coordinar las sesiones en vivo\u003cbr\u003e \n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"39:T463,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Introducción a la EstadÃstica Descriptiva\ndescription: Se abordarán los principios básicos de la estadÃstica descriptiva, incluyendo tipos de variables, organización y representación de datos, medidas de tendencia central y dispersión.\n\ntitle: EstadÃstica Inferencial\ndescription: Estudio de métodos para hacer inferencias a partir de muestras, incluyendo estimaciones puntuales e intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y nociones de probabilidad.\n\ntitle: Fundamentos de la Visualización\ndescription: Exploración de principios y buenas prácticas para visualizar datos. Uso de gráficos de barras, lÃneas, histogramas, mapas de calor y más para comunicar hallazgos de forma efectiva.\n\ntitle: Intro a BI Parte I\ndescription: Introducción al concepto de inteligencia de negocios, revisión del ciclo de vida de los datos y uso inicial de herramientas como Looker Studio para conectar y transformar datos.\n\ntitle: Intro a BI Parte II\ndescription: Desarrollo de dashboards interactivos, filtros, segmentaciones y visualizaciones avanzadas en Looker Studio. Análisis de casos de negocio aplicados."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"3a:T527,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso adquirirás las \u003cb\u003ehabilidades profesionales en programación más requeridas en el mercado laboral\u003cb\u003e. Usualmente los cursos y carreras en Ciencia de Datos muestran una falla importante: la falta de herramientas y técnicas que se necesitan como programador para crear productos basados en datos y desempeñarse exitosamente en la industria. Con este curso, comprenderás la importancia de implementar herramientas de \u003cb\u003econtrol de versiones, gestión de entornos virtuales, contenerización\u003c/b\u003e, entre otras.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003e Programación con Python y Automatización\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas \u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"3b:T49e,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Control de versiones\ndescription: Aprenderás a usar GIT, una de las herramientas esenciales para el trabajo como desarrolladores, y cómo colaborar eficazmente en tus proyectos.\n\ntitle: Entornos virtuales\ndescription: Explorarás el uso de entornos virtuales para manejar dependencias de proyectos, y Poetry, una herramienta para la gestión de paquetes y proyectos en Python.\n\ntitle: Herramientas del proceso de desarrollo I\ndescription: Aprenderás cómo mejorar tu flujo de trabajo en Python con herramientas como Cookiecutter para estructurar proyectos, el uso de tipado para mayor claridad y seguridad, y SetupTools para la distribución de paquetes.\n\ntitle: Herramientas del proceso de desarrollo II\ndescription: Profundizarás en técnicas avanzadas para mantener la calidad de tu código, incluyendo la revisión de estilo y estándares, y aprenderás a implementar logging para un mejor seguimiento y depuración de tu código.\n\ntitle: Docker\ndescription: Te introducirás al mundo de Docker, una plataforma que permite empaquetar y ejecutar aplicaciones en contenedores, facilitando la entrega y despliegue de software de manera consistente en diferentes entornos."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"3c:T474,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"En este curso obtendrás conocimientos avanzados en Internet de las Cosas (IoT) mediante la exploración de conceptos clave y la realización de proyectos prácticos con la placa de desarrollo RPico W utilizando \u003ca href=\"https://micropython.org\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eMicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e como lenguaje de programación. \nEste curso cuenta con una parte de aplicación práctica utilizando un Kit que incluye la placa Raspberry Pi Pico W, un protoboard para armar los circuitos y decenas de componentes (\u003ca href=\"https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vTOD8gL11V8uIiyi567VqfxWrzfwVsJOXgzzcASIhCHah-_KzttEM7i_ky9mpqohzzLSo2nxfsSZamI/pub\"\u003e\u003cb\u003eClick aquÃ\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e para ver el detalle del Kit). Puedes\n\u003ca href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeDsBnHCnvn3tAr2YnpyLVpB5VMC0y6fw1Oh6Z-Dqw9arPFjQ/viewform?usp=dialog\"\u003ecompletar \u003cb\u003eeste formulario\u003c/b\u003e para solicitar tu Kit.\u003c/a\u003e\nEl curso se aprovecha mejor utilizando el Kit, pero puedes realizar el mismo utilizando un simulador web del kit de Raspberry Pi, disponible en el siguiente \u003ca href=\"https://azure-samples.github.io/raspberry-pi-web-simulator/\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eenlace\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"3d:T866,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso obtendrás conocimientos avanzados en Internet de las Cosas (IoT) mediante la exploración de conceptos clave y la realización de proyectos prácticos con la placa de desarrollo RPico W utilizando \u003ca href=\"https://micropython.org\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eMicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e como lenguaje de programación. \n\n¿Necesito un Kit de Raspberry Pi para cursar?\nEste curso cuenta con una parte de aplicación práctica utilizando un Kit que incluye la placa Raspberry Pi Pico W, un protoboard para armar los circuitos y decenas de componentes (\u003ca href=\"https://drive.google.com/file/d/1lp-RnsZonySwIbMHBZ73WCpEewHNxpdt/view?usp=sharing\"\u003e\u003cb\u003eClick aquÃ\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e para ver el detalle del Kit). Puedes\n\u003ca href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeDsBnHCnvn3tAr2YnpyLVpB5VMC0y6fw1Oh6Z-Dqw9arPFjQ/viewform?usp=dialog\"\u003ecompletar \u003cb\u003eeste formulario\u003c/b\u003e para solicitar tu Kit.\u003c/a\u003e\nEl curso se aprovecha mejor utilizando el Kit, pero prefieres puedes realizar el mismo utilizando un simulador web del kit de Raspberry Pi, disponible en el siguiente \u003ca href=\"https://azure-samples.github.io/raspberry-pi-web-simulator/\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eenlace\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e.\n\n¿Hay requisitos?\nEste curso asume conocimientos de programación en Python, ofrecidos en el curso de \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/python\"\u003e\u003cb\u003eIntroducción a la Programación con Python\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e, y conocimientos de Electrónica ofrecidos en el curso de \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/electronica\"\u003e\u003cb\u003eIntroducción a la Electrónica con Raspberry Pi y MicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e. También debes optar por adquirir un Kit de Electrónica o bien utilizar el simulador virtual (ver ¿Necesito un Kit de Raspberry Pi para cursar?)\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"3e:T5e4,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Exploración del IoT y proyecto práctico con la RPicoW\ndescription: Profundizaremos en conceptos claves del IoT: dispositivos que lo conforman y protocolos que se implementan. Llevaremos a cabo nuestro primer proyecto IoT con la RPico W, convirtiéndola en un servidor web para el control de los pines de nuestra placa\n\ntitle: IoT \u0026 datos en la nube\ndescription: Utilizando WiFi y la RPico W transmitiremos datos provenientes de un sensor a un navegador web para leerlos desde una PC o celular. Usaremos la plataforma IoT Cloud Studio, que nos permite acceder a gráficos con valores históricos y actuales del monitoreo\n\ntitle: Sensores Meteorológicos en IoT y Trabajo Final Integrador\ndescription: Iniciarás el desarrollo de un proyecto que integre los conocimientos adquiridos y estimule la creación de proyectos propios mediante el uso de la RPico W y de la plataforma Cloud Studio.\n\ntitle: Desarrollo IoT con MicroPython y MQTT\ndescription: Analizarás las caracterÃsticas fundamentales del protocolo MQTT, ampliamente utilizado en aplicaciones de IoT, y examinarás la integración de MicroPython con dicho protocolo para el desarrollo de proyectos utilizando la RPico W.\n\ntitle: Desarrollo IoT con MicroPython y LoRaWAN\ndescription: Profundizarás en los principios de LoRaWAN, destacando su eficiencia en la transmisión de datos a largas distancias. También conocerás la diversidad de módulos LoRa disponibles en el mercado, aprendiendo a conectar estos elementos con nuestra RPico W."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"3f:T43c,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nLa Inteligencia Artificial se encuentra en su mayor apogeo actualmente, y está revolucionando la forma en que vivimos y trabajamos. Este curso ofrece una \u003cb\u003eintroducción amigable y accesible\u003c/b\u003e a los fundamentos de la inteligencia artificial, explorando los conceptos básicos de la IA, su historia, aplicaciones actuales y potencial futuro.\n\n¿Hay prerrequisitos?\n\u003cb\u003eNo hay requisitos previos para este curso.\u003c/b\u003e No se requiere experiencia previa en programación o matemáticas avanzadas. Es ideal para quienes tienen curiosidad sobre la IA y desean comprender cómo esta tecnologÃa impacta en nuestro mundo.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"40:T58d,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso se enseñarán las herramientas avanzadas de Python, desde \u003cb\u003eTesting y Concurrencia hasta Continuous Integration y APIs REST con FastAPI\u003c/b\u003e. Python se ha convertido en uno de los lenguajes con mayor crecimiento y demanda en el mercado. Aprender Python es la base para: Analistas de datos, CientÃficos de datos e IA, Desarrolladores web y de aplicaciones en la nube. Algunas de las ventajas que ofrece aprender Python en la actualidad tienen que ver con la facilidad para aprender y usarlo, con una comunidad madura y solidaria, cientos de bibliotecas y marcos de trabajo. Python ofrece \u003cb\u003eversatilidad, eficiencia y velocidad.\u003c/b\u003e\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003eProgramación con Python\u003cb\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas \u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"41:T5d8,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso se enseñará a implementar \u003cb\u003etécnicas más avanzadas de Aprendizaje Automático\u003c/b\u003e (Machine Learning), la disciplina que estudia cómo generar aplicaciones que resuelvan problemas sin necesidad de programar las soluciones explÃcitamente. En la actualidad, los programas de Aprendizaje Automático son cada vez más relevantes en prácticamente todas las disciplinas y ámbitos, debido a la creciente disponibilidad de datos, capacidad computacional y sofisticación de los algoritmos. En este curso se profundizará en \u003cb\u003econceptos avanzados de Machine Learning, tales como Boosting de árboles y Series de Tiempo.\u003c/b\u003e\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos avanzados de \u003cb\u003eProgramación con Python, Análisis de Datos, Matemáticas básicas y Fundamentos de Machine Learning\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en \u003cb\u003enuestros cursos correspondientes\u003c/b\u003e. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"42:T599,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Métodos de ensamble (Bagging, Boosting)\ndescription: En esta clase aprenderán sobre los métodos de ensamble, técnicas para combinar múltiples modelos de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento. Se explicarán Bagging, Boosting y Stacking y más.\n\ntitle: Boosting de árboles\ndescription: En esta clase profundizaremos en el Boosting de árboles, una técnica poderosa para mejorar la precisión de los modelos de árboles de decisión, explorando algoritmos avanzados como XGBoost, LightGBM y CatBoost.\n\ntitle: Detección de anomalÃas y shap values\ndescription: En esta clase aprenderán sobre la detección de anomalÃas, una tarea crucial en muchos dominios como la detección de fraudes o la monitorización de sistemas, y se discutirá la importancia de la interpretabilidad de los modelos. \n\ntitle: Series de tiempo\ndescription: En esta clase se enfocarán en las series de tiempo, un tipo de datos muy utilizado en varias disciplinas. Se estudiarán modelos como ETS, ARIMA y Prophet, y se discutirán técnicas de validación cruzada especÃficas para series de tiempo.\n\ntitle: Sistemas de recomendación\ndescription: En esta clase aprenderán sobre los sistemas de recomendación, una herramienta esencial en muchos servicios en lÃnea. Se exploran los conceptos básicos, los diferentes enfoques y desafÃos.\n\ntitle: Examen - Machine Learning Avanzado\ndescription: Examen - Machine Learning Avanzado"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"43:T41e,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Motivación\nEl aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar agentes para tomar decisiones en ambientes no estáticos. Es una técnica poderosa para resolver problemas de optimización y control en una variedad de campos, como el juego, la robótica y la inteligencia artificial y es la técnica más avanzada que subyace productos revolucionarios como ChatGPT. \n\nObjetivos\nProporcionar una comprensión sólida de los conceptos y técnicas del aprendizaje por refuerzo. Se incluye RL clásico llevando hacia las técnicas más avanzadas de Aprendizaje por Refuerzo con Aprendizaje Profundo (o Deep Reinforcement Learning).\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas para avanzar a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercitaciones\u003c/b\u003e, Lecturas y Autoevaluaciones con cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord abierto 24/7\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo con horarios flexibles\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación con examen final\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"44:T599,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Motivación\nEste curso profundiza en métodos para comprender y razonar sobre el lenguaje natural, al igual que lo hacemos para otros tipos de datos. Dada la vasta cantidad de información textual y de voz que generamos, la manipulación automática del lenguaje natural, conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), se ha vuelto fundamental. Exploraremos cómo las redes neuronales recurrentes (RNNs) explotan la estructura secuencial del lenguaje y cómo los modelos basados en mecanismos de atención han revolucionado el campo, desplazando a las RNNs en muchas aplicaciones. \n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso requiere conocimientos avanzados de \u003cb\u003eProgramación con Python, Análisis de Datos, Matemáticas básicas, Machine Learning y Deep Learning\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en \u003cb\u003enuestros cursos correspondientes\u003c/b\u003e. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincrónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"45:T504,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural\ndescription: Introducción a los conceptos fundamentales del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Exploración de su importancia y aplicaciones.\n\ntitle: Manejo de datasets con PyTorch\ndescription: Introducción al manejo de datos en PyTorch. Carga, transformación y procesamiento eficiente de datasets para tareas de NLP.\n\ntitle: Embeddings\ndescription: Conceptos clave de embeddings en NLP. Implementación de Word2Vec y exploración de embeddings preentrenados.\n\ntitle: Inferencia del Lenguaje Natural con mecanismos de atención\ndescription: Implementación y análisis de mecanismos de atención en modelos de NLP. Aplicaciones a tareas de inferencia del lenguaje.\n\ntitle: Problemas de Secuencia a Secuencia con Transformers\ndescription: Uso de Transformers en problemas de secuencia a secuencia. Implementación práctica y comparación con RNNs.\n\ntitle: Aplicaciones de BERT\ndescription: Aplicaciones avanzadas de BERT (Transformers Bidireccionales) para tareas como clasificación, análisis de sentimientos y extracción de información.\n\ntitle: Introducción a Large Language Models\ndescription: Introducción a los modelos de lenguaje de gran escala. Capacidades, arquitecturas y aplicaciones prácticas en NLP."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"46:T67a,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso se enseñarán los fundamentos y técnicas avanzadas de *Computer Vision*, desde el \u003cb\u003eprocesamiento de imágenes y aprendizaje profundo hasta aplicaciones prácticas como diagnóstico digital y realidad aumentada\u003c/b\u003e. *Computer Vision* es una subcategorÃa de la IA con un impacto creciente en diversas industrias, permitiendo a los dispositivos informáticos interpretar datos visuales de manera eficiente. Aprender *Computer Vision* es fundamental para desarrolladores en campos como la robótica, los vehÃculos autónomos y la biometrÃa. Algunas ventajas de dominar *Computer Vision* incluyen la posibilidad de crear soluciones innovadoras, impulsar la automatización y explorar tecnologÃas de vanguardia como la visión por computadora en tiempo real. *Computer Vision* ofrece \u003cb\u003eprecisión, escalabilidad y un futuro prometedor en la industria tecnológica.\u003c/b\u003e\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003eProgramación con Python\u003cb\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"47:T5bc,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Intro a Procesamiento de Imágenes\ndescription: Estructura y formato de una Imagen. Filtros y Máscaras en OpenCV.\n\ntitle: Redes convolucionales (CNNs)\ndescription: Capas Convoluciones y de Pooling. LeNet.\n\ntitle: Evolución Histórica de las CNN\ndescription: ImageNet, AlexNet y el Cambio de Paradigma en Computer Vision. VGG, NiN y GoogLeNet: Arquitecturas basadas en Bloques. ResNet y DenseNet: Redes Residuales con Batch Normalization.\n\ntitle: Transferencia de conocimiento\ndescription: Visualización de las Features Aprendidas. Fine Tuning. Transferencia de Estilos.\n\ntitle: Detección de objetos\ndescription: Bounding Boxes. Anchor Boxes. YOLO. SSD.\n\ntitle: Segmentación semántica\ndescription: Segmentación semántica. Convoluciones Transpuestas. Fully Convolutional Networks: Redes Totalmente Convolucionales.\n\ntitle: Generación de Imágenes No Condicionada\ndescription: Entrenamiento Adversario (GANs), Autoencoders Variacionales (VAEs) y Modelos de Difusión (DDPMs)\n\ntitle: Transformers para Visión (ViT)\ndescription: Mecanismos de Atención. Transformers.\n\ntitle: Imágenes y Lenguaje Natural\ndescription: Aprendizaje Contrastivo entre Texto e Imágenes (CLIP)\n\ntitle: Modelos Fundacionales\ndescription: SegmentacÃon de Instancias mediante Prompts (SAM), Generación de Imágenes Condicionadas (Stable Difusion, DallE, MidJourney), Generación de Video Condicionada (SORA)\n\ntitle: Examen - Computer Vision\ndescription: Examen - Computer Vision"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"48:T544,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso te brindará los \u003cb\u003efundamentos matemáticos\u003c/b\u003e que se necesitan para estudiar y profundizar en ciencia de datos y aprendizaje automático. Con la creciente demanda e interés en aprender IA en distintas disciplinas y con diferentes aplicaciones, entendemos que es clave poder hacernos de conocimientos especÃficos de matemáticas que puedan hacer la diferencia a la hora de formarnos como profesionales competentes en el mercado laboral.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003e Programación con Python, Análisis de Datos y Machine Learning\u003c/b\u003e, ya que la ejercitación práctica del curso hace uso de estas herramientas. Todo el conocimiento necesario es dictado en \u003cb\u003enuestros cursos correspondientes\u003c/b\u003e. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"49:T52b,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Vectores\ndescription: Se estudiarán entidades unidimensionales, operaciones y representación de datos. Luego se aplicaran los contenidos de forma práctica en Python.\n\ntitle: Matrices\ndescription: Aprenderás operaciones matriciales, aplicaciones geométricas, Regresión Lineal Múltiple, y luego pondrás a prueba lo aprendido en Python.\n\ntitle: Factorización\ndescription: Estudiarás descomposición de matrices, simplificación, extracción de caracterÃsticas, y mucho más.\n\ntitle: Funciones, derivadas e integrales\ndescription: Análisis de funciones y cálculo diferencial e integral, con su aplicación en optimización y modelado.\n\ntitle: Optimización, SGD, convexidad\ndescription: En esta clase se abordan distintos métodos de optimización: Gradiente Descendente, cuadrados mÃnimos, convexidad.\n\ntitle: Probabilidad\ndescription: Se estudian conceptos como espacio muestral, eventos y medidas de probabilidad, entre otros.\n\ntitle: EstadÃstica\ndescription: Análisis descriptivo e inferencial, MetodologÃa paramétrica y no-paramétrica. Aplicación en Python con PyEPH.\n\ntitle: Aprendizaje EstadÃstico\ndescription: Con esta clase te instruirás en desigualdades de probabilidad y problemas de alta dimensionalidad.\n\ntitle: Examen - Matemáticas para IA\ndescription: Examen - Matemáticas para IA"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"4a:T722,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso de especialización te sumergirá en el emocionante mundo de la \u003cb\u003eingenierÃa de datos con Google Cloud Platform (GCP)\u003c/b\u003e, brindándote los conocimientos y habilidades necesarios para gestionar datos en entornos modernos de la nube. Aprenderás a \u003cb\u003ediseñar y optimizar soluciones de datos utilizando herramientas avanzadas como BigQuery, Airflow y FastAPI\u003c/b\u003e. Explorarás conceptos clave, desde la introducción a GCP y los principios generales de la nube, hasta la creación de \u003cb\u003epipelines de datos efectivos y la visualización de resultados con Data Studio\u003c/b\u003e. También abordarás la \u003cb\u003eintegración de servicios de IA mediante AI Platform (Vertex)\u003c/b\u003e y su aplicación en proyectos reales. Los contenidos del curso se muestran con la interfaz anterior de GCP, la cual sufrió una actualización, pero la teorÃa detrás sigue siendo la misma.\n\n¿Hay prerrequisitos? \n¡Con conocimientos básicos en \u003cb\u003ePython y SQL\u003c/b\u003e! Este curso está pensado para personas que ya cuentan con una base en programación y bases de datos, lo cual facilitará la adopción de las tecnologÃas avanzadas que se utilizarán en GCP. Si tienes dudas sobre los requisitos, no dudes en contactarnos a través de las vÃas de comunicación disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e \n⢠\u003cb\u003eClases asincrónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios prácticos, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada módulo\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como espacio central de aprendizaje\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e disponible 24/7 para interactuar con estudiantes e instructores\u003cbr\u003e \n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con un examen final para validar tus conocimientos\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"4b:T573,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Introducción a GCP y conceptos generales de la nube\ndescription: Fundamentos de Cloud Computing y proveedores de servicios. Modelo de costos, niveles de responsabilidad y Ac. de Nivel de Servicio. Riesgos y Punto Simple de Fallas. Consola de GCP y sus principales servicios. Creación de cuenta, proyectos, IAM y roles.\n\ntitle: BigQuery, bases de datos columnares, optimización de consultas\ndescription: Modelo rel., tablas, rel., claves. SQL y sublenguajes. SELECT, ORDER BY, DISTINCT, WHERE, op. lógicos y de comparación. BigQuery, tipos de datos, serv. relacionados, buenas práctic. PolÃt. de costos. Consultas, datasets, tablas, res. Cloud Storage y SDK.\n\ntitle: Data Studio, AI Platform (Vertex) e integración con otros servicios de GCP\ndescription: Introducción a Vertex AI, datasets, AutoML, entrenamiento de modelos custom, SDK y tuning de hiperparametros. Princip. funcionalidades de Data Studio, fuentes de datos, métricas y dimensiones, creación de distintos tipos de gráficos, controles y filtros.\n\ntitle: FastAPI\ndescription: Conceptos de APIs, introducción a FastAPI, creación de una primera API funcional. Versionado y publicación en GitHub. Deploy en App Engine y análisis de costos.\n\ntitle: Airflow\ndescription: Instalación y configuración de Airflow. Conceptos y diferentes tipos de DAGs. Tipos de workers.\n\ntitle: Examen - GCP\ndescription: Examen - GCP"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"4c:T618,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso trata de cuándo y cómo es posible \u003cb\u003eextraer conclusiones causales\u003c/b\u003e a partir de los datos con los que contamos. Establecer relaciones causales es esencial no solamente para entender el mundo que nos rodea, sino también para actuar en él. Las decisiones de polÃtica o cientÃficas muchas veces giran en torno a preguntas causales: ¿cuál fue el impacto de alguna polÃtica sobre el resultado que se buscaba? ¿Las vacunas disminuyen la probabilidad de hospitalización? Sin embargo, los modelos de Machine Learning no estiman relaciones causales sino que predicen en base a correlaciones, y pueden ser engañosos, por lo que este curso es fundamental para entender la relación causal entre eventos.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso requiere conocimientos avanzados de \u003cb\u003eProgramación con Python, Análisis de Datos, Matemáticas básicas, y Machine Learning\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"4d:T7b7,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Requisitos\nEste curso requiere contar con una base sólida de Python, Análisis de Datos, Machine Learning y con ciertos conocimientos de Deep Learning. Para que podamos conocer tus antecedentes y verificar si tenes las aptitudes necesarias para poder cursar, te invitamos a que completes el siguiente Google forms: \n\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\n\u003cb\u003e\u003ccenter\u003e\u003cp style=\"font-size: 160%; border: 2px solid #ff9b26; border-radius: 20px; padding: 5px;\"\u003e\u003ca target=\"_blank\" href=\"https://forms.gle/oXvwDKoQAUWYzxZE7\"\u003e FORMULARIO\u003c/a\u003e\u003c/center\u003e\u003c/p\u003e\u003c/b\u003e\n\n¿Qué aprenderás?\nLas herramientas basadas en aprendizaje automático están revolucionando disciplinas, y las ciencias de la salud mental no son la excepción. Sin embargo, esta área ofrece al machine learning algo que las demás no: conocimiento y técnicas para su propio avance. Por eso en este módulo nos ocupamos de aplicaciones en PsicologÃa, NeurologÃa y Neurociencias, además de ver las bases históricas y los aportes que estas traen a las redes neuronales artificiales. \n\nObjetivos\nEste curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión sólida de las aplicaciones del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en PsicologÃa y Neurociencias. Aprenderán su relevancia en el campo de la salud mental, y desarrollarán habilidades en el procesamiento y análisis de neuroimágenes, aplicándolos en contextos psicológicos y neurocientÃficos. Se les capacitará en el procesamiento de lenguaje natural, el uso de sensores periféricos y el análisis computacional de bioseñales. Además, se explorarán las interfaces cerebro-computadora y las técnicas de aprendizaje profundo aplicadas a las neurociencias cognitivas computacionales.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases teóricas en vivo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercitaciones\u003c/b\u003e, Lecturas y Autoevaluaciones con cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord abierto 24/7\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"4e:T7b8,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Requisitos\nEste curso requiere contar con una base sólida de Python, Análisis de Datos, Machine Learning y con ciertos conocimientos de Deep Learning. Para que podamos conocer tus antecedentes y verificar si tienes las aptitudes necesarias para poder cursar, te invitamos a que completes el siguiente Google forms: \n\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\n\u003cb\u003e\u003ccenter\u003e\u003cp style=\"font-size: 160%; border: 2px solid #ff9b26; border-radius: 20px; padding: 5px;\"\u003e\u003ca target=\"_blank\" href=\"https://forms.gle/oXvwDKoQAUWYzxZE7\"\u003e FORMULARIO\u003c/a\u003e\u003c/center\u003e\u003c/p\u003e\u003c/b\u003e\n\n¿Qué aprenderás?\nLas herramientas basadas en aprendizaje automático están revolucionando disciplinas, y las ciencias de la salud mental no son la excepción. Sin embargo, esta área ofrece al machine learning algo que las demás no: conocimiento y técnicas para su propio avance. Por eso en este módulo nos ocupamos de aplicaciones en PsicologÃa, NeurologÃa y Neurociencias, además de ver las bases históricas y los aportes que estas traen a las redes neuronales artificiales. \n\nObjetivos\nEste curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión sólida de las aplicaciones del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en PsicologÃa y Neurociencias. Aprenderán su relevancia en el campo de la salud mental, y desarrollarán habilidades en el procesamiento y análisis de neuroimágenes, aplicándolos en contextos psicológicos y neurocientÃficos. Se les capacitará en el procesamiento de lenguaje natural, el uso de sensores periféricos y el análisis computacional de bioseñales. Además, se explorarán las interfaces cerebro-computadora y las técnicas de aprendizaje profundo aplicadas a las neurociencias cognitivas computacionales.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases teóricas en vivo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercitaciones\u003c/b\u003e, Lecturas y Autoevaluaciones con cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord abierto 24/7\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"4f:T4b1,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"En este curso de Electrónica aprenderás a instalar, utilizar y programar la placa de desarrollo \u003ca target=\"_blank\" href=\"https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-pico\"\u003e\u003cb\u003eRaspberry Pi Pico W\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e con un enfoque práctico, desde la puesta en marcha hasta la construcción de proyectos propios, utilizando \u003ca href=\"https://micropython.org\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eMicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e como lenguaje de programación.\nEste curso cuenta con una parte de aplicación práctica utilizando un Kit que incluye la placa Raspberry Pi Pico W, un protoboard para armar los circuitos y decenas de componentes (\u003ca href=\"https://drive.google.com/file/d/1lp-RnsZonySwIbMHBZ73WCpEewHNxpdt/view?usp=sharing\"\u003e\u003cb\u003eClick aquÃ\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e para ver el detalle del Kit). Puedes\n\u003ca href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeDsBnHCnvn3tAr2YnpyLVpB5VMC0y6fw1Oh6Z-Dqw9arPFjQ/viewform?usp=dialog\"\u003ecompletar \u003cb\u003eeste formulario\u003c/b\u003e para solicitar tu Kit.\u003c/a\u003e\nEl curso se aprovecha mejor utilizando el Kit, pero puedes realizar el mismo utilizando un simulador web del kit de Raspberry Pi, disponible en el siguiente \u003ca href=\"https://azure-samples.github.io/raspberry-pi-web-simulator/\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eenlace\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e.\n"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"50:T8f1,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso de Electrónica aprenderás a instalar, utilizar y programar la placa de desarrollo \u003ca target=\"_blank\" href=\"https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-pico\"\u003e\u003cb\u003eRaspberry Pi Pico W\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e con un enfoque práctico, desde la puesta en marcha hasta la construcción de proyectos propios, utilizando \u003ca href=\"https://micropython.org\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eMicroPython\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e como lenguaje de programación.\n\n¿Necesito un Kit de Raspberry Pi para cursar?\nEste curso cuenta con una parte de aplicación práctica utilizando un Kit que incluye la placa Raspberry Pi Pico W, un protoboard para armar los circuitos y decenas de componentes (\u003ca href=\"https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vTOD8gL11V8uIiyi567VqfxWrzfwVsJOXgzzcASIhCHah-_KzttEM7i_ky9mpqohzzLSo2nxfsSZamI/pub\"\u003e\u003cb\u003eClick aquÃ\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e para ver el detalle del Kit). Puedes\n\u003ca href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeDsBnHCnvn3tAr2YnpyLVpB5VMC0y6fw1Oh6Z-Dqw9arPFjQ/viewform?usp=dialog\"\u003ecompletar \u003cb\u003eeste formulario\u003c/b\u003e para solicitar tu Kit.\u003c/a\u003e\nEl curso se aprovecha mejor utilizando el Kit, pero prefieres puedes realizar el mismo utilizando un simulador web del kit de Raspberry Pi, disponible en el siguiente \u003ca href=\"https://azure-samples.github.io/raspberry-pi-web-simulator/\" target=\"_blank\"\u003e\u003cb\u003eenlace\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e.\n\n¿Hay requisitos?\nEste curso asume conocimiento inicial de programación en Python, ofrecidos en el curso de \u003ca href=\"https://humai.lat/cursos/python\"\u003e\u003cb\u003eIntroducción a la Programación con Python\u003c/b\u003e\u003c/a\u003e. Es deseable también tener conocimientos básicos de electrónica, de todas maneras, se introducen los conceptos necesarios a medida que se desarrolla el curso. También debes optar por adquirir un Kit de Electrónica o bien utilizar el simulador virtual (ver ¿Necesito un Kit de Raspberry Pi para cursar?)\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"51:T549,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Introducción\ndescription: Conocerás los conceptos básicos acerca de Sistemas Embebidos e IoT y su relación. Descubrirás la Raspberry Pi Pico W y sus componentes electrónicos y aprenderás a instalar MicroPython y Thonny para programarla.\n\ntitle: Primeros pasos con nuestra RPico W. Entradas y salidas digitales.\ndescription: Comenzarás a escribir programas en la RPico W utilizando los pines GPIO. Aprenderás sobre señales digitales, cómo conectar dispositivos de entrada/salida y cómo controlarlos con MicroPython.\n\ntitle: Entradas y Salidas analógicas. Convertidor Analógico a Digital (ADC) y Modulación por Ancho de Pulso (PWM)\ndescription: Estudiaremos señales analógicas, ADC y su uso en sensores del mundo real. También veremos señales PWM y su uso en control de luminosidad y velocidad de motores.\n\ntitle: Protocolos de comunicación serie\ndescription: Explorarás la interconexión entre la RPico W y una variedad de sensores, actuadores y periféricos disponibles en el mercado. Se abordará el funcionamiento e implementación de los protocolos de comunicación serie, como I2C, SPI y UART.\n\ntitle: Almacenamiento de datos\ndescription: Aprenderás a crear, escribir y leer archivos de texto en RPICO W y mantenerlos sin conexión. Verás cómo funcionar RPICO W y ejecutar MicroPython con alimentación externa sin PC."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"52:T504,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Motivación\nEl manejo de grandes cantidades de datos, conocido como Big Data, se ha vuelto cada vez más importante en la toma de decisiones empresariales y en la investigación cientÃfica. A medida que las tecnologÃas de almacenamiento y procesamiento se han vuelto más asequibles, el volumen, la variedad y la velocidad de los datos han aumentado exponencialmente. Aprender a procesar y analizar estos datos de manera eficiente es esencial para tener éxito en cualquier industria que utilice datos para tomar decisiones. \n\nObjetivos\nProporcionar a los estudiantes las habilidades necesarias para procesar y analizar grandes cantidades de datos utilizando el marco de trabajo de PySpark. Los estudiantes aprenderán a utilizar esta herramienta para cargar, limpiar, transformar y aplicar machine learning en grandes volúmenes de datos.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eLanzamiento del curso en Campus en Agosto 2024\u003c/b\u003e \u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas para avanzar a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercitaciones\u003c/b\u003e, Lecturas y Autoevaluaciones con cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord abierto 24/7\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo con horarios flexibles\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación con examen final\u003c/b\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"53:T543,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso contempla el conjunto de modelos responsables por los impresionantes resultados actuales en campos como \u003cb\u003egeneración de texto, imágenes, video artificial, entre otras, y de reconocimiento de imágenes\u003c/b\u003e. Las ventajas del Deep Learning son aplicables a cualquier sistema basado en datos, por lo que la mayorÃa de los sectores económicos ya cuentan con procesos de IA para mejorar sus servicios y desempeño. El Deep Learning también es responsable de varios procesos tecnológicos relacionales a nivel de usuario. \n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos avanzados de \u003cb\u003eProgramación con Python, Análisis de Datos, y Machine Learning\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"54:T61f,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Introducción a Deep Learning\ndescription: En esta clase, estudiarán los fundamentos del Deep Learning y su distinción con el aprendizaje automático tradicional. Aprenderán a utilizar Pytorch para manejar tensores, dataloaders y autograd.\n\ntitle: Redes neuronales de una capa\ndescription: Aprenderán sobre las redes neuronales de una capa. Estudiarán cómo implementar la regresión lineal y la clasificación utilizando la función Softmax en este tipo de redes.\n\ntitle: Redes neuronales de multicapa\ndescription: En esta clase, explorarán las redes neuronales de multicapa. Aprenderán sobre la construcción, el entrenamiento y los mecanismos de backpropagation y autograd esenciales para el aprendizaje en redes profundas.\n\ntitle: MLP a medida\ndescription: Explorarán los fundamentos de la personalización de modelos MLP con Pytorch. Estudiarán cómo crear arquitecturas de redes neuronales personalizadas y cómo acelerar el entrenamiento utilizando GPU con CUDA.\n\ntitle: Selección de modelos\ndescription: En esta clase, se centrarán en la evaluación del rendimiento del modelo. Aprenderán sobre el error de generalización, el sobreajuste, el sesgo y la varianza, y cómo implementar la validación cruzada de K-Fold y estrategias de regularización como L2 y Dropout.\n\ntitle: Algoritmos de optimización acelerados\ndescription: Profundizarán en los algoritmos de optimización acelerados para mejorar la eficiencia y la convergencia del entrenamiento de redes neuronales.\n\ntitle: Examen - Deep Learning\ndescription: Examen - Deep Learning"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"55:T4d9,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso se enseñarán las \u003cb\u003etécnicas más efectivas del Aprendizaje Automático\u003c/b\u003e, cubriendo tanto las intuiciones y la matemática detrás de los algoritmos como su implementación práctica. Buscaremos desarrollar la capacidad de los participantes para aplicar estas técnicas a nuevos problemas, detectando posibles casos de uso y evaluando la factibilidad de abordar distintos desafÃos utilizando machine learning.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003e Programación con Python, Análisis de Datos, y Matemáticas\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"56:T6ff,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Ãtica en IA\ndescription: En esta clase se exploran los dilemas éticos de la aplicación de la IA, y se aproximarán a los conceptos de uso responsable y justo, privacidad, sesgos, transparencia. Se ejemplificará con el contexto de desarrollo actual.\n\ntitle: Introducción y Regresión lineal simple\ndescription: Estudiarán los fundamentos del aprendizaje automático, y cómo modelar y predecir una variable dependiente a partir de una independiente con un enfoque en la regresión lineal simple.\n\ntitle: Regresión lineal múltiple y evaluación de modelos\ndescription: Esta clase avanza hacia modelos más complejos que involucran múltiples variables predictivas. Aprenderán sobre la regresión lineal múltiple y cómo medir el rendimiento del modelo.\n\ntitle: Regularización y feature engineering\ndescription: Se estudiarán técnicas para evitar el sobreajuste y mejorar la representación de los datos en los modelos. Podrán mejorar los modelos predictivos con técnicas de regularización.\n\ntitle: Clasificación - Regresión logÃstica\ndescription: Esta clase se centra en la regresión logÃstica, una técnica de clasificación que modela la probabilidad de que una observación pertenezca a una categorÃa en particular. \n\ntitle: Métodos supervisados no paramétricos\ndescription: Se exploran modelos no paramétricos, como k-nearest neighbors (KNN) y árboles de decisión, que no hacen suposiciones especÃficas sobre la forma de la relación entre las variables; técnicas útiles para relaciones complejas o desconocidas.\n\ntitle: Aprendizaje no supervisado\ndescription: Se introducen técnicas de aprendizaje no supervisado, donde se buscan patrones y estructuras en datos sin etiquetar. \n\ntitle: Examen - Machine Learning\ndescription: Examen - Machine Learning"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"57:T591,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEste curso te llevará a explorar el apasionante mundo de las \u003cb\u003eBases de Datos y el Lenguaje de Consulta Estructurada (Structured Query Language - SQL)\u003c/b\u003e. Desarrollarás la capacidad de \u003cb\u003ediseñar, consultar y gestionar\u003c/b\u003e tanto bases de datos relacionales como no relacionales, adquiriendo habilidades fundamentales para navegar y utilizar datos en la era digital. Estarás preparado para afrontar los desafÃos de la gestión de datos en un mundo cada vez más interconectado y basado en información. Se incluye también una introducción a VectorDBs, la tecnologÃa clave que complementa a aplicaciones basadas en Grandes Modelos de Lenguaje\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003e Programación con Python\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestros cursos correspondientes. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"58:T4a5,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso introductorio a la programación, podrás adentrarte en el mundo de la programación utilizando uno de los lenguajes más versátiles y populares actualmente: Python. Está diseñado para brindarte una sólida base en programación y Python, y se verán temas clave como los tipos de datos en Python, listas, funciones y módulos, entre otros.\n\n¡Sin prerrequisitos!\nEste curso es ideal para principiantes que desean aprender a programar y adquirir habilidades esenciales en Python. Al finalizarlo, podrás abordar proyectos de programación más avanzados y explorar áreas adicionales de desarrollo de software, aplicaciones de Inteligencia Artificial, Análisis de Datos y Ciencia de Datos, entre otras.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases asincónicas\u003c/b\u003e para que avances a tu propio ritmo\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"59:T56a,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Tipos de datos y estructuras de control\ndescription: Aprenderás a declarar variables y operar con tipos de datos como enteros, flotantes, cadenas y booleanos, además de explorar estructuras de datos simples para organizar información.\n\ntitle: Listas y funciones\ndescription: Profundizarás en el uso de listas en Python, una estructura de datos clave, y en la diversidad y definición de funciones personalizadas, con ejemplos prácticos para resolver problemas reales.\n\ntitle: Módulos\ndescription: Explorarás módulos, bibliotecas y entornos virtuales en Python, aprendiendo a importar módulos existentes y a crear tus propias bibliotecas de funciones para eficientizar tu código.\n\ntitle: Manejo de archivos\ndescription: Aprenderás a interacturar con el sistema de archivos, y bibliotecas como Bash, OS, Zipfile y glob que son fundamentales para la manipulación de archivos hasta extracción y procesamiento de datos.\n\ntitle: Python ejecutable: Bash, VSCode\ndescription: Descubrirás cómo ejecutar scripts de Python desde la lÃnea de comandos y en entornos como Visual Studio Code, permitiendo compartir y ejecutar tus programas en distintos entornos.\n\ntitle: Intro a POO\ndescription: Comprenderás los fundamentos de la Programación Orientada a Objetos en Python, incluyendo la creación de clases y objetos, para organizar y escalar tu código de manera eficiente."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"5a:T5bb,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"¿Qué aprenderás?\nEn este curso dominarás las herramientas esenciales para el \u003cb\u003eprocesamiento de datos con Python\u003c/b\u003e, un paso fundamental en la construcción de modelos de Machine Learning. Explorarás las librerÃas fundamentales de Python para visualización y manipulación de datos, como \u003cb\u003ePandas, Matplotlib, y Polars\u003c/b\u003e. Además, adquirirás habilidades en manipulación de datos avanzada, incluyendo los Principios de \u003cb\u003eTidy Data\u003c/b\u003e y el trabajo con \u003cb\u003eseries de tiempo\u003c/b\u003e. A lo largo del curso, te prepararás para enfrentar desafÃos en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en la información que extraigas de tus conjuntos de datos.\n\n¿Hay prerrequisitos?\nEste curso asume conocimientos básicos de \u003cb\u003e Programación con Python\u003c/b\u003e. Todo el conocimiento necesario es dictado en nuestro curso correspondiente. En caso de tener dudas sobre los requisitos necesarios, no dude en comunicarse a través de las vÃas de contacto disponibles.\n\nModalidad\n\u003cp align=\"left\"\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo a demanda\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eClases en vivo\u003c/b\u003e para resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eEjercicios, lecturas y autoevaluaciones\u003c/b\u003e en cada clase\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCampus virtual\u003c/b\u003e como plataforma para tu aprendizaje.\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eForo en Discord\u003c/b\u003e abierto 24/7\u003cbr\u003e\n⢠\u003cb\u003eCertificación\u003c/b\u003e con examen final\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"5b:T598,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"title: Indexing\ndescription: Aprenderás a explorar DataFrames, realizar análisis descriptivos, acceder y manipular datos eficientemente con técnicas de indexación y operaciones básicas en Pandas.\n\ntitle: Pivot Table y Joins\ndescription: Profundizarás en el uso de pivot tables y joins en Pandas. Crea y manipula pivot tables para resumir datos y utiliza joins para combinar información de múltiples fuentes, facilitando análisis complejos.\n\ntitle: Agrupacion y Agregacion\ndescription: Aprenderás técnicas avanzadas de agrupación y agregación con Pandas. Utiliza groupby para agrupar datos y generar resúmenes estadÃsticos, calculando estadÃsticas y aplicando funciones personalizadas a los datos.\n\ntitle: Data Wrangling Avanzado\ndescription: Enfocada en técnicas avanzadas de manipulación de datos con Pandas, incluyendo operaciones en cadenas, reorganización de datos y análisis de series de tiempo.\n\ntitle: Visualización\ndescription: Aprenderás técnicas de visualización usando Pandas y Matplotlib, creando gráficos como barras, histogramas y diagramas de dispersión, y aplicando estos métodos en proyectos de análisis de datos.\n\ntitle: Validación\ndescription: Cubre la preparación y validación de datos, abordando corrección de tipos de datos, imputación de valores nulos, resolución de duplicados, y técnicas como interpolación de series temporales y normalización de datos no estructurados."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"5c:T6e0,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Vamos a tomar un caso de uso concreto y seguirlo de punta a punta, usándolo como excusa para conversar sobre cómo se evalúa un agente de IA. Es una conversación que suele aparecer tarde: primero se construye, después se muestra funcionando, y recién cuando algo se rompe en producción alguien pregunta qué tan seguido venÃa pasando eso.\n\nUna parte de la charla es sobre qué se está evaluando en realidad. No es el modelo suelto: es el sistema completo, con su prompt, sus herramientas, su orquestación y el estado del entorno sobre el que actúa. La distinción importa más de lo que parece, porque buena parte de los problemas que se le atribuyen al modelo en realidad viven en las herramientas o en el armado.\n\nOtra parte es sobre las formas en que un agente puede fallar, que son más variadas de lo que uno espera: no alcanzar el objetivo, alcanzarlo rompiendo una regla, elegir mal una herramienta, o informar que hizo algo que en realidad falló. Tener un nombre para cada una es lo que vuelve el problema tratable: \"el agente anda mal\" no se puede arreglar, \"el agente confirma acciones que fallaron\" sÃ.\n\nTambién vamos a discutir cómo se califican los resultados: qué conviene verificar con código, qué se le puede delegar a un modelo actuando como juez y con qué recaudos, y qué sigue necesitando ojo humano. Y por qué un único puntaje promedio suele esconder justo lo que más importa, cuando un agente muy amable termina compensando estadÃsticamente haber hecho algo grave.\n\nSobre el final, una demostración en vivo con Claude Code: tomar un incidente real y convertirlo en un caso de prueba permanente.\n\nEs para quien ya armó algún agente o asistente y quedó con la duda de qué tan bien anda cuando no lo está mirando."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"5d:T4ca,"])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"Los benchmarks que usamos para evaluar modelos de IA están pensados para casos de uso, idiomas y contextos que no son los nuestros. Cuando los aplicamos en Latam, se nos escapa buena parte de lo que realmente importa al momento de elegir qué modelo usar para cada producto.\nEn este taller, Francis Felici (Co-Founder y CEO de Surus AI) viene a contar cómo están abordando este problema desde la región. Surus tiene productos open source como Benchy (un framework de evaluación) y LatamBoard (un leaderboard de modelos para tareas regionales), y actualmente está trabajando con la Universidad de RÃo Negro para construir benchmarks representativos y con AWS para lanzar un agente abierto que permita hacer estos benchmarks de forma colaborativa entre academia e industria.\nEn la parte práctica vamos a trabajar directamente con LatamBoard: evaluar modelos contra benchmarks existentes, agregar datos a los que ya están y contribuir evaluaciones de modelos todavÃa no testeados.\nPensado para founders, leads técnicos, product managers y cualquier persona que esté tomando decisiones sobre qué modelos usar, cómo medirlos en contexto regional, y cómo no quedar atado a métricas que no representan a sus usuarios."])</script>
17<script>self.__next_f.push([1,"e:[\"$\",\"$L1b\",null,{\"courses\":[{\"id\":129,\"name\":\"Automatización y Web Scraping\",\"keyname\":\"auto\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"$1c\",\"long_description\":\"$1d\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":\"$1e\",\"temario\":\"$1f\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"intermedio\",\"private\":false,\"order\":null,\"destacado\":true,\"nuevo\":true,\"tags\":null},{\"id\":127,\"name\":\"Alfabetización en IA\",\"keyname\":\"alfabetizacion\",\"start_date\":\"2026-03-13T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso desarrollarás Fluidez en IA (AI Fluency) desde cero, con calma y a tu ritmo. Pasarás de mirar la IA de lejos a usarla con confianza: entender de dónde salió (su historia y las ideas que la hicieron posible) y cómo piensa, armar tu propio kit con las herramientas más útiles del momento y aprender el arte de pedirle bien las cosas (lo que llamamos \\\"prompting\\\"). Verás también los casos donde la IA se equivoca o inventa y cómo usarla con criterio. Pero sobre todo te detendrás a mirar el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y las reglas no escritas de este nuevo contrato digital, abordando con mirada crÃtica sus riesgos, desde los sesgos algorÃtmicos hasta las alucinaciones y la desinformación.\",\"long_description\":\"$20\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$21\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":1,\"destacado\":true,\"nuevo\":true,\"tags\":[\"ia-aplicada\",\"no-code\"]},{\"id\":126,\"name\":\"Prompt Engineering\",\"keyname\":\"prompt_eng\",\"start_date\":\"2026-03-20T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Aprenderás lo que en 2026 hace la diferencia a la hora de trabajar con Claude, ChatGPT y Gemini: ingenierÃa de contexto, agentes y cómo conectar la IA a tus propias fuentes de información. Y antes de que el nombre te asuste: la ingenierÃa de contexto no tiene nada de complicado. Es simplemente aprender a darle a la IA la información correcta, en el momento correcto, para que te responda bien. Sobre esa base crearás tus propios agentes, que son asistentes capaces de hacer tareas por su cuenta. Todo con un enfoque constante en la seguridad y el cuidado de tus datos.\",\"long_description\":\"$22\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$23\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":null,\"destacado\":true,\"nuevo\":true,\"tags\":[\"ia-aplicada\",\"llms\",\"ai\"]},{\"id\":125,\"name\":\"TeorÃa de la IA\",\"keyname\":\"teoria_ia\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":null,\"long_description\":null,\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":null,\"temario_es\":null,\"inscription_open\":false,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":null,\"destacado\":false,\"nuevo\":false,\"tags\":[\"ia-aplicada\"]},{\"id\":120,\"name\":\"Ãtica de la IA\",\"keyname\":\"etica\",\"start_date\":\"2026-01-20T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Conocerás el campo de la \u003cb\u003eIA Ãtica y Responsable\u003c/b\u003e. Aprenderás a identificar y analizar los \u003cb\u003edilemas éticos y los riesgos sociales\u003c/b\u003e que plantea el desarrollo y la implementación de sistemas de Inteligencia Artificial. Cubrirás temas fundamentales como el \u003cb\u003esesgo algorÃtmico, la justicia y equidad, la privacidad de los datos, la transparencia y explicabilidad (XAI), y la rendición de cuentas\u003c/b\u003e. Desarrollarás un marco de pensamiento crÃtico y adquirirás las herramientas necesarias para diseñar, evaluar y desplegar sistemas de IA que sean justos, responsables y alineados con los valores humanos\",\"long_description\":\"$24\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$25\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":null,\"destacado\":false,\"nuevo\":false,\"tags\":[\"ia-aplicada\",\"ai\"]},{\"id\":119,\"name\":\"Programación Asistida con IA\",\"keyname\":\"ai_assisted\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"El curso de Programación Asistida con IA te ofrece una inmersión completa en la aplicación de \u003cb\u003emodelos de lenguaje grandes (LLMs) y agentes de código\u003c/b\u003e para transformar tu flujo de trabajo de desarrollo. Aprenderás desde el panorama general y las tendencias de la programación asistida hasta la \u003cb\u003eingenierÃa de prompts\u003c/b\u003e para comunicarte efectivamente con herramientas como \u003cb\u003eCursor, Copilot, Antigravity y Claude Code\u003c/b\u003e y obtener código reproducible. 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17ntro de la interseccionalidad, la relación con las Neurociencias es la que resulta más fructÃfera para la IA por la posibilidad de retroalimentación técnica al aprender sobre el funcionamiento de la inteligencia natural. En este curso se estudia la aplicación de IA en PsicologÃa y Neurociencias, y lo que estas le pueden ofrecer a su mismo avance.\",\"long_description\":\"$29\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$2a\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":3,\"destacado\":false,\"nuevo\":true,\"tags\":[\"psico-neuro\",\"ia-aplicada\"]},{\"id\":116,\"name\":\"Vibe Coding: creá tu aplicación con Lovable y V0\",\"keyname\":\"vibe\",\"start_date\":\"2025-08-27T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso ofrece una exploración práctica de las metodologÃas y herramientas de programación asistida por IA para \u003cb\u003ecrear productos digitales\u003c/b\u003e con un enfoque ágil y centrado en el usuario. Abordaremos el proceso completo, desde la ideación y definición de un producto hasta su implementación técnica y lanzamiento. Aprenderás a \u003cb\u003econstruir un prototipo funcional (MVP)\u003c/b\u003e y a validarlo con usuarios reales. \",\"long_description\":\"$2b\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$2c\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":2,\"destacado\":false,\"nuevo\":false,\"tags\":[\"no-code\",\"ia-aplicada\",\"code\"]},{\"id\":103,\"name\":\"Automatización Low-Code con N8N\",\"keyname\":\"lowcode\",\"start_date\":\"2025-07-07T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso te equipa con las herramientas low-code más útiles para el manejo práctico de datos. Dominarás la automatización de procesos de tu sistema operativo para manipular archivos eficientemente y aprenderás a recolectar datos de la web para construir tus propios datasets, una habilidad clave para el análisis y la inteligencia artificial. Transforma tareas tediosas en procesos automáticos y genera tus propias fuentes de información.\",\"long_description\":\"$2d\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$2e\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"inicial\",\"private\":false,\"order\":2,\"destacado\":false,\"nuevo\":false,\"tags\":[\"no-code\",\"agentes\",\"ia-aplicada\"]},{\"id\":102,\"name\":\"AIoT\",\"keyname\":\"aiot\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso está diseña
17do para brindarte una formación integral en Inteligencia Artificial integrada a dispositivos IoT (AIoT) y sobre IA de borde (Edge AI), áreas muy innovadoras y demandadas en la actualidad. Aprenderás a aplicar modelos de IA en dispositivos con recursos limitados, integrando visión por computadora, procesamiento de audio y video, y técnicas de optimización como destilación y cuantización. También explorarás el uso de LLMs en local con Ollama y el diseño de agentes inteligentes capaces de operar en entornos conectados. Con estas habilidades, estarás preparado para liderar proyectos de vanguardia donde la IA se ejecuta en el borde, sin depender de la nube.\",\"long_description\":\"$2f\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$30\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":false,\"nivel\":\"experto\",\"private\":false,\"order\":null,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":null},{\"id\":101,\"name\":\"IngenierÃa de Agentes y LLMs\",\"keyname\":\"llms\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso veremos lo que podrÃa ser la tecnologÃa más importante del siglo. Los \u003cb\u003emodelos de lenguaje\u003c/b\u003e son el tipo de Inteligencia Artificial que, por primera vez, logró cosas que parecÃan por ahora inalcanzables, como lograr entendimiento general del lenguaje superando en algunas pruebas incluso a los humanos. Aprenderás sobre los modelos detrás de tecnologÃas como ChatGPT, Gemini, Claude, entre otros. Además conocerás sobre Agentes de IA y sus protocolos de comunicación.\\n\",\"long_description\":\"$31\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$32\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"avanzado\",\"private\":false,\"order\":17,\"destacado\":true,\"nuevo\":false,\"tags\":[\"llms\",\"agentes\",\"code\",\"ai\"]},{\"id\":100,\"name\":\"IA en Educación\",\"keyname\":\"educacion_ia\",\"start_date\":\"2025-03-31T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"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 \u003cb\u003edesde la PsicopegagogÃa y las Neurociencias Cognitivas\u003c/b\u003e, los desafÃos y oportunidades para la docencia, y el uso de herramientas prácticas para potenciar la enseñanza. Además, reflexionaremos sobre \u003cb\u003eel futuro de la educación\u003c/b\u003e en un mundo cada vez más impulsado por la IA.\",\"long_description\":\"$33\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$34\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":4,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"ia-aplicada\",\"psico-neuro\",\"no-code\"]},{\"id\":99,\"name\":\"Herramientas de IA\",\"keyname\":\"herramientas\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso ofrece una exploración práctica de diversas herramientas digitales para \u003cb\u003epotenciar la creatividad, la productividad y la organización personal\u003c/b\u003e. Abordaremos el uso de tecnologÃas para la generación y edición de \u003cb\u003etexto, imagen y video, y audio\u003c/b\u003e, destacando sus aplicaciones en distintos ámbitos. También exploraremos estrategias y herramientas para mejorar la productividad y la organización personal. Finalmente, analizaremos cómo estas innovaciones están transformando el \u003cb\u003ecampo de la ciencia\u003c/b\u003e, impulsando la investigación y el desarrollo de nuevos conocimientos. ¡Conoceremos y profundizaremos sobre Deepseek, Midjourney, Sora, DALL-E, Perplexity, Runway, Whisper y muchas más! \",\"long_description\":\"$35\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"title: Herramientas de Texto\\ndescription: Descubrirás herramientas y técnicas para la generación, edición y optimización de textos, como DeepSeek, Sudowrite, Perplexity, LMStudio y varias más, mejorando la comunicación escrita en distintos ámbitos.\\n\\ntitle: Herramientas de Imagen y Video\\ndescription: Aprenderás a crear y editar imágenes y videos con herramientas como GPT 4.0, Midjourney, Runway, Leonardo AI, Ideogram y varias más, explorando su impacto en la creatividad y la comunicación visual.\\n\\ntitle: Herramientas de Audio\\ndescription: Conocerás herramientas y métodos para la producción, edición y mejora de audio, como Sun
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17do para proporcionarte una formación completa en \u003cb\u003eAnalÃtica de Datos e Inteligencia de Negocios (BI)\u003c/b\u003e, dos áreas fundamentales para trabajar con grandes volúmenes de información. Aprenderás a transformar datos complejos en visualizaciones claras y efectivas, asà como a utilizar herramientas de BI para tomar decisiones basadas en datos. Con la creciente importancia del análisis de datos en todos los sectores, estas habilidades te harán un profesional destacado en el mercado laboral.\",\"long_description\":\"$38\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$39\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"inicial\",\"private\":false,\"order\":8,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"data\",\"no-code\"]},{\"id\":85,\"name\":\"Desarrollo con Python\",\"keyname\":\"desarrollo\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso adquirirás las \u003cb\u003ehabilidades profesionales en programación más requeridas en el mercado laboral\u003c/b\u003e. Usualmente los cursos y carreras en Ciencia de Datos muestran una falla importante: la falta de herramientas y técnicas que se necesitan como programador para crear productos basados en datos y desempeñarse exitosamente en la industria. Con este curso, comprenderás la importancia de implementar herramientas de \u003cb\u003econtrol de versiones, gestión de entornos virtuales, contenerización\u003c/b\u003e, entre otras.\",\"long_description\":\"$3a\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$3b\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"intermedio\",\"private\":false,\"order\":12,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"python\",\"code\"]},{\"id\":83,\"name\":\"IoT con Raspberry Pi y MicroPython\",\"keyname\":\"iot_micropython\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"$3c\",\"long_description\":\"$3d\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$3e\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"avanzado\",\"private\":false,\"order\":14,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"iot\",\"code\"]},{\"id\":76,\"name\":\"Fundamentos de la Inteligencia Artificial\",\"keyname\":\"fundamentos_ia\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"La Inteligencia Artificial se encuentra en su mayor apogeo actualmente, y está revolucionando la forma en que vivimos y trabajamos. Este curso ofrece una \u003cb\u003eintroducción amigable y accesible\u003c/b\u003e a los fundamentos de la inteligencia artificial, explorando los conceptos básicos de la IA, su historia, aplicaciones actuales y potencial futuro.\",\"long_description\":\"$3f\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"title: Qué es la IA\\ndescription: Aprenderás a definir la Inteligencia Artificial y sus distintos tipos.\\n\\ntitle: Historia de la Inteligencia Artificial\\ndescription: Conocerás los fundamentos filosóficos y teóricos de la inteligencia artificial, sus orÃgen histórico y cómo se ha desarrollado a lo largo de los años.\\n\\ntitle: Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)\\ndescription: Aprenderás los fundamentos básicos del Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning).\\n\\ntitle: Actualidad de la IA y Large Language Models\\ndescription: Te adentrarás en la actualidad de la Inteligencia Artificial y sus desarrollos más influyentes. Conocerás el funcionamiento de los Grandes Modelos de Lenguaje (Large Language Models), como ChatGPT.\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"iatp\",\"private\":false,\"order\":0,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"ai\",\"llms\"]},{\"id\":74,\"name\":\"Python Avanzado\",\"keyname\":\"python_avanzado\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso se enseñarán las herramientas avanzadas de Python, desde \u003cb\u003eTesting y Concurrencia hasta Continuous Integration y APIs REST con FastAPI\u003c/b\u003e. Python se ha convert
17ido en uno de los lenguajes con mayor crecimiento y demanda en el mercado. Aprender Python es la base para: Analistas de datos, CientÃficos de datos e IA, Desarrolladores web y de aplicaciones en la nube. Algunas de las ventajas que ofrece aprender Python en la actualidad tienen que ver con la facilidad para aprender y usarlo, con una comunidad madura y solidaria, cientos de bibliotecas y marcos de trabajo. Python ofrece \u003cb\u003eversatilidad, eficiencia y velocidad.\u003c/b\u003e\",\"long_description\":\"$40\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"title: Programación Orientada a Objetos II\\ndescription: Profundización en prácticas y conceptos de Programación Orientada a Objetos\\n\\ntitle: Tests\\ndescription: Introducción a TDD, pytests y tests en Python usando VSCode\\n\\ntitle: Concurrencia\\ndescription: Multithreading y Multiprocessing en Python para ejecución concurrente\\n\\ntitle: Integración continua\\ndescription: Integración de código en repositorios compartidos. Detección y corrección de errores mediante testing automatizado y compilación del código.\\n\\ntitle: Api rest con FastAPI \\ndescription: Introducción a la creación de APIs REST con FastAPI en Python\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"avanzado\",\"private\":false,\"order\":18,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"python\",\"code\",\"data\"]},{\"id\":72,\"name\":\"Machine Learning Avanzado\",\"keyname\":\"ml_avanzado\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso se enseñará a implementar \u003cb\u003etécnicas más avanzadas de Aprendizaje Automático\u003c/b\u003e (Machine Learning), la disciplina que estudia cómo generar aplicaciones que resuelvan problemas sin necesidad de programar las soluciones explÃcitamente. En la actualidad, los programas de Aprendizaje Automático son cada vez más relevantes en prácticamente todas las disciplinas y ámbitos, debido a la creciente disponibilidad de datos, capacidad computacional y sofisticación de los algoritmos. En este curso se profundizará en \u003cb\u003econceptos avanzados de Machine Learning, tales como Boosting de árboles y Series de Tiempo.\u003c/b\u003e\",\"long_description\":\"$41\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$42\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"avanzado\",\"private\":false,\"order\":21,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"machine-learning\",\"python\",\"data\"]},{\"id\":71,\"name\":\"Reinforcement Learning\",\"keyname\":\"rl\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Un curso que es inédito en la región, enseña la familia de técnicas más avanzada de Inteligencia Artificial contemporánea que se encuentra detrás de tecnologÃas revolucionarias como ChatGPT.\",\"long_description\":\"$43\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"title: RL Clásico 1\\ndescription: Introducción al paradigma, ejemplos, limitaciones, enfoque, historia, Multi Armed Bandits, métodos de resolución de MAB, puntapié a MDP\\n\\ntitle: RL Clásico 2\\ndescription: Repaso de probabilidad, Markov Decision Processes, Markov Chains, Teoremas esenciales de RL, Bellman Operators como contraction mappings. Dynamic Programming: Policy Impr/Iter, Value Iter.\\n\\ntitle: RL Clásico 3\\ndescription: Monte Carlo. On Policy, Off Policy. Temporal Difference Learning. n-step bootstraping.\\n\\ntitle: RL Aproximado 1\\ndescription: On/off policy prediction/approximation/control, métodos non DL, memoization. Técnicas para definir un problema, uso de simetrÃas.\\n\\ntitle: RL Aproximado 2\\ndescription: Policy Gradient methods. Deep RL. Progresión de RL a lo largo del tiempo\\n\\ntitle: RL Aproximado 3\\ndescription: Transformers, SOTA: AlphaGo, ChatGPT\\n\\ntitle: Examen - Reinforcement Learning\\ndescription: Examen - Reinforcement Learning\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":false,\"nivel\":\"experto\",\"private\":false,\"order\":25,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"deep-learning\",\"python\",\"machine-learning\"]},{\"id\":70,\"name\":\"Procesamiento de Lenguaje Natural \",\"keyname\":\"lenguaje\",\"start_date\":\"2025-01-01T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso profundiza en métodos \u003cb\u003epara comprender y razonar sobre el lenguaje natural\u003c/b\u003e, al igual que lo hacemos para otros tipos de datos. Dada la vasta cantidad de información textual y de voz que generamos, la manipulación automática del lenguaje natural, conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), se ha vuelto fundamental. Exploraremos cómo las \u003cb\u003eredes neuronales recurrentes (RNNs)\u003c/b\u003e explotan la estructura secuencial del lenguaje y cómo los modelos basad
17os en mecanismos de atención han revolucionado el campo, desplazando a las RNNs en muchas aplicaciones. \",\"long_description\":\"$44\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$45\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"experto\",\"private\":false,\"order\":22,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"deep-learning\",\"llms\",\"python\"]},{\"id\":68,\"name\":\"Computer Vision\",\"keyname\":\"imagen\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso se enseñarán los fundamentos y técnicas avanzadas de *Computer Vision*, desde el \u003cb\u003eprocesamiento de imágenes y aprendizaje profundo hasta aplicaciones prácticas como diagnóstico digital y realidad aumentada\u003c/b\u003e. *Computer Vision* es una subcategorÃa de la IA con un impacto creciente en diversas industrias, permitiendo a los dispositivos informáticos interpretar datos visuales de manera eficiente. Aprender *Computer Vision* es fundamental para desarrolladores en campos como la robótica, los vehÃculos autónomos y la biometrÃa. Algunas ventajas de dominar *Computer Vision* incluyen la posibilidad de crear soluciones innovadoras, impulsar la automatización y explorar tecnologÃas de vanguardia como la visión por computadora en tiempo real. *Computer Vision* ofrece \u003cb\u003eprecisión, escalabilidad y un futuro prometedor en la industria tecnológica.\u003c/b\u003e\",\"long_description\":\"$46\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$47\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"experto\",\"private\":false,\"order\":10,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"deep-learning\",\"python\",\"ai\"]},{\"id\":67,\"name\":\"Matemáticas para IA\",\"keyname\":\"matematicas\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso te brindará los \u003cb\u003efundamentos matemáticos\u003c/b\u003e que se necesitan para estudiar y profundizar en ciencia de datos y aprendizaje automático. Con la creciente demanda e interés en aprender IA en distintas disciplinas y con diferentes aplicaciones, entendemos que es clave poder hacernos de conocimientos especÃficos de matemáticas que puedan hacer la diferencia a la hora de formarnos como profesionales competentes en el mercado laboral.\",\"long_description\":\"$48\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$49\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"inicial\",\"private\":false,\"order\":9,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"math\",\"ai\"]},{\"id\":65,\"name\":\"IngenierÃa de Datos con GCP\",\"keyname\":\"gcp\",\"start_date\":\"2024-12-24T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso de especialización te sumergirá en el emocionante mundo de la \u003cb\u003eingenierÃa de datos con Google Cloud Platform (GCP)\u003c/b\u003e, brindándote los conocimientos y habilidades necesarios para gestionar datos en entornos modernos de la nube. Aprenderás a \u003cb\u003ediseñar y optimizar soluciones de datos utilizando herramientas avanzadas como BigQuery, Airflow y FastAPI\u003c/b\u003e. Explorarás conceptos clave, desde la introducción a GCP y los principios generales de la nube, hasta la creación de \u003cb\u003epipelines de datos efectivos y la visualización de resultados con Data Studio\u003c/b\u003e. También abordarás la \u003cb\u003eintegración de servicios de IA mediante AI Platform (Vertex)\u003c/b\u003e y su aplicación en proyectos reales. Los contenidos del curso se muestran con la interfaz anterior de GCP, la cual sufrió una actualización, pero la teorÃa detrás sigue siendo la misma.\",\"long_description\":\"$4a\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$4b\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"avanzado\",\"private\":false,\"order\":16,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"data\",\"python\",\"sql\"]},{\"id\":64,\"name\":\"Inferencia Causal\",\"keyname\":\"causalidad\",\"start_date\":\"2024-11-26T12:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso trata de cuándo y cómo es posible \u003cb\u003eextraer conclusiones causales\u003c/b\u003e a partir de los datos con los que contamos. Establecer relaciones causales es esencial no solamente para entender el mundo que nos rodea, sino también para actuar en él. Las decisiones de polÃtica o cientÃficas muchas veces giran en torno a preguntas causales: ¿cuál fue el impacto de alguna polÃtica sobre el resultado que se buscaba? ¿Las vacunas disminuyen la probabilidad de hospital
17ización?. Curso de vanguardia en la región, enseña sobre la teorÃa y el uso del análisis causal, elemento esencial dentro de la Ciencia de Datos cuya importancia va ganando más relevancia dÃa a dÃa.\",\"long_description\":\"$4c\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"title: Introducción a la Inferencia Causal y Resultados Potenciales\\ndescription: Introducción a la Inferencia Causal y Resultados Potenciales\\n\\ntitle: Formalismo de Redes Causales\\ndescription: Formalismo de Redes Causales\\n\\ntitle: Métodos de Estimación de Efectos Causales\\ndescription: Métodos de Estimación de Efectos Causales\\n\\ntitle: Aplicaciones reales en la Industria\\ndescription: Aplicaciones reales en la Industria\\n\\ntitle: Examen - Inferencia Causal\\ndescription: Examen - Inferencia Causal\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"experto\",\"private\":false,\"order\":23,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"data\",\"python\",\"machine-learning\"]},{\"id\":63,\"name\":\"IA en PsicologÃa y Neurociencias\",\"keyname\":\"neuro\",\"start_date\":\"2024-08-15T19:00:00\",\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Dentro de la interseccionalidad, la relación con las Neurociencias es la que resulta más fructÃfera para la IA por la posibilidad de retroalimentación técnica al aprender sobre el funcionamiento de la inteligencia natural. 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17nuevos problemas, detectando posibles casos de uso y evaluando la factibilidad de abordar distintos desafÃos utilizando machine learning.\",\"long_description\":\"$55\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$56\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"intermedio\",\"private\":false,\"order\":11,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"machine-learning\",\"python\",\"data\"]},{\"id\":56,\"name\":\"Bases de Datos\",\"keyname\":\"dbs\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"Este curso te llevará a explorar el apasionante mundo de las \u003cb\u003eBases de Datos y el Lenguaje de Consulta Estructurada (Structured Query Language - SQL)\u003c/b\u003e. Desarrollarás la capacidad de \u003cb\u003ediseñar, consultar y gestionar\u003c/b\u003e tanto bases de datos relacionales como no relacionales, adquiriendo habilidades fundamentales para navegar y utilizar datos en la era digital. Estarás preparado para afrontar los desafÃos de la gestión de datos en un mundo cada vez más interconectado y basado en información. Se incluye también una introducción a VectorDBs, la tecnologÃa clave que complementa a aplicaciones basadas en Grandes Modelos de Lenguaje.\",\"long_description\":\"$57\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"title: Intro a Bases de Datos y SQL\\ndescription: Aprenderás los fundamentos de las bases de datos y SQL, incluyendo gestión de datos, creación y modificación de tablas, y relación entre tablas con claves primarias y foráneas, con ejercicios prácticos.\\n\\ntitle: SQL II\\ndescription: Profundizarás en consultas avanzadas de SQL, usando vistas, subconsultas y dominando diferentes tipos de JOINs para combinar datos de múltiples tablas y gestión de tipos de datos.\\n\\ntitle: Intro a Bases No Relacionales, MongoDB\\ndescription: Explorarás bases de datos no relacionales con un enfoque en MongoDB, incluyendo instalación, configuración, operaciones fundamentales, diseño de esquemas y estrategias de indexación.\\n\\ntitle: Bases de Datos Columnares\\ndescription: Aprenderás sobre la arquitectura y el funcionamiento de las bases de datos orientadas a columnas, incluyendo sus ventajas para el análisis de grandes volúmenes de datos, el almacenamiento eficiente, la compresión de datos y la optimización de consultas analÃticas.\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"inicial\",\"private\":false,\"order\":7,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"sql\",\"data\"]},{\"id\":53,\"name\":\"Introducción a la Programación con Python\",\"keyname\":\"python\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso introductorio podrás adentrarte en el mundo de la programación utilizando uno de los lenguajes más versátiles y populares actualmente: \u003cb\u003ePython\u003c/b\u003e. Está diseñado para brindarte una sólida base en programación con Python, y se verán temas clave como los \u003cb\u003etipos de datos en Python, listas, funciones y módulos\u003c/b\u003e, entre otros. En este curso vamos a ver los fundamentos del lenguaje sin que se requiera conocimiento previo. \",\"long_description\":\"$58\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$59\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"inicial\",\"private\":false,\"order\":5,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"python\",\"code\"]},{\"id\":47,\"name\":\"Análisis de Datos con Python\",\"keyname\":\"data\",\"start_date\":null,\"end_date\":null,\"classes_days\":null,\"short_description\":\"En este curso dominarás las herramientas esenciales para el \u003cb\u003eprocesamiento de datos con Python\u003c/b\u003e, un paso fundamental en la construcción de modelos de Machine Learning. Explorarás las librerÃas fundamentales de Python para visualización y manipulación de datos, como \u003cb\u003ePandas, Matplotlib, y Polars\u003c/b\u003e. Además, adquirirás habilidades en manipulación de datos avanzada, incluyendo los Principios de \u003cb\u003eTidy Data\u003c/b\u003e y el trabajo con \u003cb\u003eseries de tiempo\u003c/b\u003e. A lo largo del curso, te prepararás para enfrentar desafÃos en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en la información que extraigas de tus conjuntos de datos.\",\"long_description\":\"$5a\",\"short_description_es\":null,\"long_description_es\":null,\"temario\":\"$5b\",\"temario_es\":null,\"inscription_open\":true,\"nivel\":\"inicial\",\"private\":false,\"order\":6,\"destacado\":false,\"nuevo\":null,\"tags\":[\"python\",\"data\"]}],\"careers\":[{\"id\":1,\"name\":\"Ciencia de Datos\",\"keyname\":\"ciencia_datos\",\"short_description\":\"Perfil de analista o cientÃfico de datos: estadÃstica, machine learning y visualización aplicad
17os a problemas reales.\",\"long_description\":\"Esta carrera tiene como objetivo formar profesionales capacitados para recopilar, \u003cb\u003eanalizar y extraer valor de datos mediante técnicas estadÃsticas y de machine learning\u003c/b\u003e. 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17de 2020 dirige Humai, un instituto de inteligencia artificial y neurociencias que ofrece formación y desarrollo especializados, con ya más de 3000 egresados y decenas de proyectos de implementación en diversos sectores de la industria. Fue CTO de startups de tecnologÃa y dio más de 50 charlas en Argentina y otros paÃses de la región. Actualmente dicta IngenierÃa de Software en la carrera de IngenierÃa en Inteligencia Artificial de la Universidad de San Andrés, IA Agéntica en la MaestrÃa en Data Mining de la UBA y Neurociencias Computacionales en la UCA.\",\"subtitle\":\"Director Humai, Prof UBA, UdeSA, UCA. Neurociencias + IA.\",\"file_id\":\"e94c8755-52ad-47dc-b5d3-2e6e11760889\",\"order\":1,\"role\":[\"equipo\",\"dev\",\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/e94c8755-52ad-47dc-b5d3-2e6e11760889.png\"},{\"id\":9,\"name\":\"MarÃa Gaska\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/mfgaska\",\"description\":\"Docente y Arquitecta de Soluciones de IA y ML. Ex-Arquitecta de Soluciones de IA en Amazon Web Services, cuenta con amplia experiencia como desarrolladora de IA, y fue Docente titular de cursos de Data Science en distintas instituciones.\",\"subtitle\":\"CTO. Arquitecta de Soluciones de IA. \",\"file_id\":\"afc23bcb-636c-4ce6-9ca9-aa3f7169cba2\",\"order\":2,\"role\":[\"docente\",\"equipo\",\"dev\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/afc23bcb-636c-4ce6-9ca9-aa3f7169cba2.jpg\"},{\"id\":4,\"name\":\"Charly Molero\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/carlos-perez-molero/\",\"description\":\"Desarrollador Senior Fullstack \u0026 Data Engineer con 7+ años construyendo software en producción, aplicaciones con LLMs y sistemas de datos. Formación en IngenierÃa QuÃmica.\",\"subtitle\":\"Sr. AI Engineer y Tech Lead en Humai\",\"file_id\":\"a7adf91c-b6b2-4f41-831a-090f2e4b2bed\",\"order\":4,\"role\":[\"docente\",\"equipo\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/a7adf91c-b6b2-4f41-831a-090f2e4b2bed.jpg\"},{\"id\":32,\"name\":\"Pablo Marinozi\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/apablo-marinozi\",\"description\":\"Ingeniero en Sistemas, Doctorando en Ciencias Informáticas en la UNLP y Docente de Machine Learning, Computer Vision y Deep Learning en la UTN de Mendoza. Investigando sobre redes neuronales que procesen imágenes 3D para su aplicación en Viticultura de Precisión. Actualmente también se desempeña como AI Engineer en BIND Soluciones Financieras, aplicando IA generativa a procesos de negocio.\",\"subtitle\":\"Mentor de Machine Learning\",\"file_id\":\"2006cee9-d991-4f81-9263-784d462ecb94\",\"order\":4,\"role\":[\"docente\",\"equipo\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/2006cee9-d991-4f81-9263-784d462ecb94.png\"},{\"id\":127,\"name\":\"Sol Bahler\",\"linkedin_url\":\"\",\"description\":\"Strategic Designer | UX Researcher | Creative Thinker\",\"subtitle\":\"Head of Product\",\"file_id\":\"c56a9603-171c-4474-9a27-9cc062627f35\",\"order\":4,\"role\":[\"equipo\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/c56a9603-171c-4474-9a27-9cc062627f35.jpeg\"},{\"id\":77,\"name\":\"Julio Santirachi\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/julio-santirachi-a69913185?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_profile_view_base_contact_details%3BRPZUS0a0TCShhBJCX7Q9jw%3D%3D\",\"description\":\"Social \u0026 Paid Media Manager en Instituto Humai, donde gestiona la comunicación y estrategia de redes. Estudiante de Ciencia de Datos en la Universidad Nacional de Mar del Plata.\",\"subtitle\":\"Social \u0026 Paid Media Manager en Humai\",\"file_id\":\"23ed76c2-02af-4381-8923-bbf1321c1a04\",\"order\":5,\"role\":[\"equipo\",\"comunicación\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/23ed76c2-02af-4381-8923-bbf1321c1a04.png\"},{\"id\":11,\"name\":\"Gastón Bujia\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/gaston-bujia-91a6a788/\",\"description\":\"Doctorando en Ciencias de la Computación e investigador en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). Licenciado en Matemática (UBA); durante su tesis de grado estudió modelos para Sistemas de Recomendación. Investiga sobre modelos bayesianos aplicad
17os a neurociencias cognitivas, incluyendo clasificación con EEG y detección de biomarcadores de Alzheimer.\",\"subtitle\":\"Doctorando en Ciencias de la Computación\",\"file_id\":\"8afc20ef-940e-4bfd-b5d2-eda8969b92a2\",\"order\":6,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/8afc20ef-940e-4bfd-b5d2-eda8969b92a2.png\"},{\"id\":44,\"name\":\"Julian Peller\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/julian-peller/\",\"description\":\"Lic. en Ciencias de la Computación de la UBA. Data Scientist y Machine Learning Engineer con más de 15 años de experiencia en la industria del software. Kaggle Code Grandmaster. Actualmente lidera el equipo que colabora con EverythingALS aplicando Deep Learning para mejorar el diagnóstico y la prognosis de la ELA.\",\"subtitle\":\"Lead Data Scientist y Kaggle Grandmaster\",\"file_id\":\"c6aad28a-249b-42e7-a293-426250cbd376\",\"order\":6,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/c6aad28a-249b-42e7-a293-426250cbd376.jpeg\"},{\"id\":53,\"name\":\"Felipe Aguirre\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/felipe-aguirre-1b0152186/\",\"description\":\"Licenciado en psicologÃa, interesado en la intersección entre salud mental y neurociencias con inteligencia artificial, especialmente con el Procesamiento de Lenguaje Natural. Desarrollador de Python y docente. Cursó la especialización en EstadÃstica para Ciencias de la Salud en la UBA, y se encuentra cursando la MaestrÃa en IA en UDESA. Actualmente se desempeña como Health Data Scientist en EverythingALS.\",\"subtitle\":\"Python Data Scientist\",\"file_id\":\"43d1d5bf-1a5d-4b10-8ed1-
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17d en tareas de codificación. Cuento también con experiencia académica como ayudante de cátedra en Métodos Numéricos Avanzados en ITBA, acompañando a estudiantes en la aplicación de métodos como Newton-Raphson, Gauss-Seidel y Runge-Kutta.\",\"subtitle\":null,\"file_id\":\"f37e960d-f804-4b31-a6bb-694b354db46c\",\"order\":15,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/f37e960d-f804-4b31-a6bb-694b354db46c.jpeg\"},{\"id\":18,\"name\":\"Ramiro Savoie\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/ramirosavoie/\",\"description\":\"Soy el responsable del diseño e implementación de arquitecturas Cloud con experiencia en AWS y GCP. Hago puestas productivas de proyectos de datos y de ML y en migraciones a entornos nube e implementaciones custom hÃbridas.\",\"subtitle\":\"Cloud Architect\",\"file_id\":\"72f1de97-c141-4810-bbf4-f7acb0d81d8b\",\"order\":16,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/72f1de97-c141-4810-bbf4-f7acb0d81d8b.txt\"},{\"id\":80,\"name\":\"Emilia Musso\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/emiliamusso\",\"description\":\"Lic. en PsicologÃa (UNC). Participé y participo en proyectos dedicados a indagar y analizar cuantitativamente consumo de sustancias, estrategias de protección y consecuencias negativas asociadas al consumo de sustancias. \",\"subtitle\":\"Lic. en PsicologÃa y Pasante\",\"file_id\":\"c51675b9-03b7-4472-b35f-69ce901b5323\",\"order\":18,\"role\":[\"ayudante\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/c51675b9-03b7-4472-b35f-69ce901b5323.jpg\"},{\"id\":84,\"name\":\"Catalina Galván\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/catalina-galv%C3%A1n-a63957160/?originalSubdomain=ar\",\"description\":\" Bioingeniera por la UNER (2019). Actualmente, estudiante del Doctorado en IngenierÃa de la UNL. Cuenta con una beca doctoral del CONICET en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral, CONICET-UNL. Además, es docente de la Facultad de IngenierÃa QuÃmica de la UNL. Su principal tema de investigación consiste en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático robustos para interfaces cerebro-computadora basadas en imaginerÃa motora. \",\"subtitle\":\"Bioingeniera y Docente\",\"file_id\":\"6d7dcdba-be1f-461a-8fdd-f3ec66a8493a\",\"order\":18,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/6d7dcdba-be1f-461a-8fdd-f3ec66a8493a.jpg\"},{\"id\":43,\"name\":\"Iván Belenky\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/ivan-belenky/\",\"description\":\"Comenzó sus estudios en IngenierÃa Electrónica en la UBA. Luego de dos años, ganó una beca completa para estudiar IngenierÃa Nuclear en el Instituto Balseiro. Terminó su carrera de grado desarrollando su proyecto final en la división satelital de INVAP. Actualmente es Machine Learning Engineer en Pareto.AI, profesor de Machine Learning en Humai y creador del dataset inmobiliario ARED (Argentina Real Estate Dataset).\",\"subtitle\":\"Ingeniero Electrónico · ML Engineer\",\"file_id\":\"bc549ee5-d870-4ecf-8326-05c7bf61fbae\",\"order\":20,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/bc549ee5-d870-4ecf-8326-05c7bf61fbae.jpg\"},{\"id\":68,\"name\":\"Facundo Villena\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/facundo-villena/\",\"description\":\"Entusiasta de los datos que busca entender el valor de negocio detrás de ellos. Trabajó como Data Engineer creando pipelines con Azure Data Factory y procesando datos con Spark (Databricks), primero en Datalytics y luego como Data Engineer Sr. en Accenture. Licenciado en Sistemas (UNLP). Actualmente es Head of Data en Moni.\",\"subtitle\":\"Head of Data\",\"file_id\":\"f0581c05-3c28-4da6-9504-d555386881eb\",\"order\":20,\"role\":[\"docente\",\"ayudante\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/f0581c05-3c28-4da6-9504-d555386881eb.jpg\"},{\"id\":15,\"name\":\"Miranda Chab\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/mirandachab/\",\"description\":\"Veterinaria (UBA) especializada en Salud Pública y Medicina Preventiva. Data Scientist. Docente de Data Science en Python y R.\",\"subtitle\":\"Data Scientist y Veterinaria\",\"file_id\":\"a906557b-f410-4182-a6d1-dd4d1aea4847\",\"order\":22,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/a906557b-f410-4182-a6d1-dd4d1aea4847.jpeg\"},{\"id\":22,\"name\":\"Luciano Savoie\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/lucianosavoie/\",\"description\":\"Ingeniero Electrónico. Docente universitario de Ãlgebra y GeometrÃa AnalÃtica. Docente preuniversitario de Electrotecnia, Máquinas Eléctricas y Ele
17ctrónica Aplicada. Experiencia en diseño, desarrollo y puesta en marcha de circuitos impresos (PCB).\",\"subtitle\":\"Ingeniero Electrónico y Docente\",\"file_id\":\"3c93d6e4-f7e9-4c1e-9556-5d08374a1b46\",\"order\":24,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/3c93d6e4-f7e9-4c1e-9556-5d08374a1b46.jpeg\"},{\"id\":64,\"name\":\"Luciano Robino\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/luciano-robino/\",\"description\":\"Licenciado en fÃsica egresado de Instituto Balseiro. MagÃster en fÃsica emitido por la misma institución. Actualmente cursa la carrera de licenciatura en computación en Facultad de IngenierÃa, UNCuyo. Ha trabajado en el módulo de Matemática del ingreso a la Facultad de Ciencias Económicas, UNCuyo. En sus ratos libres estudia japonés.\",\"subtitle\":\"Licenciado en FÃsica\",\"file_id\":\"8f01d41d-8974-47fd-82f5-b46935460972\",\"order\":24,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/8f01d41d-8974-47fd-82f5-b46935460972.jpeg\"},{\"id\":17,\"name\":\"Gustavo Juantorena\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/gustavo-juntorena/\",\"description\":\"Biólogo especializado en Neurociencias. Actualmente se encuentra realizando un doctorado en Ciencias de la Computación en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA), donde estudia patrones de movimientos manuales y oculares durante la resolución de tareas neuropsicológicas con el objetivo de aplicar técnicas de Machine Learning que puedan ayudar a un mejor diagnóstico de ciertas patologÃas psiquiátricas. También crea contenido educativo de ciencia de datos, incluyendo el curso de Web Scraping con Python de freeCodeCamp en español.\",\"subtitle\":\"Biólogo especializado en Neurociencias\",\"file_id\":\"d1047c93-5a1b-411f-bfd3-c0fb847e8984\",\"order\":25,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/d1047c93-5a1b-411f-bfd3-c0fb847e8984.jpeg\"},{\"id\":71,\"name\":\"Franco Jofré\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/franco-jofr%C3%A9/\",\"description\":\"Ingeniero de Sonido, trabajé en procesamiento de señales, consultorÃa acústica y actualmente como investigador, desarrollando soluciones de NLP para el sector privado.\",\"subtitle\":\"Ingeniero de Sonido y Especialista en NLP\",\"file_id\":\"3c7ec980-cb0f-440e-b6ca-21034cfaf944\",\"order\":29,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/3c7ec980-cb0f-440e-b6ca-21034cfaf944.jpeg\"},{\"id\":51,\"name\":\"Tomás Manzur\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/manzur-tomas\",\"description\":\"PhD en SociologÃa. Profesional con más de 10 años de experiencia en consultorÃa estratég
17ica, aplicación de metodologÃas cuantitativas y cualitativas en investigaciones sociales, y en redacción de textos cientÃficos, técnicos y de divulgación. Actualmente se desempeña como Data Engineer en Minimalistech. Posee habilidades técnicas avanzadas en programación, ingenierÃa de datos, limpieza y transformación, análisis, visualización y storytelling.\",\"subtitle\":\"Data Engineer y PhD en SociologÃa\",\"file_id\":\"57dbd721-c089-4715-91cf-c214e827b2b9\",\"order\":30,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/57dbd721-c089-4715-91cf-c214e827b2b9.jpeg\"},{\"id\":26,\"name\":\"Florencia Garro\",\"linkedin_url\":\"https://linkedin.com/in/florenciagarro\",\"description\":\"Ingeniera biomédica recibida en la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Especialista en interfaces cerebro-computadora y neurotecnologÃa. 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17inteligentes (orgánicas e inorgánicas), con casi 15 años de experiencia en la docencia. Estudiante de Ciencia de datos, redes neuronales, aprendizaje automático e Inteligencia artificial en general. Apasionado por desentrañar la realidad con las herramientas del pensamiento cientÃfico y compartir sus secretos contando historias. Por sobre todo me considero un autodidacta profesional. Asà intento saciar mi voraz curiosidad sobre el funcionamiento de las máquinas y los organismos.\",\"subtitle\":\"Creador de Contenido y Profesor\",\"file_id\":\"ebde7cfd-75f7-4ef9-869e-677c6d238633\",\"order\":null,\"role\":[\"comunicación\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/ebde7cfd-75f7-4ef9-869e-677c6d238633.jpg\"},{\"id\":85,\"name\":\"Bruno Zorzet\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/bruno-zorzet-a39601208/?originalSubdomain=ar\",\"description\":\"PhD Student in Engineering at Research Institute for Signals, Systems and Computational Intelligence\",\"subtitle\":\"PhD Student in Engineering\",\"file_id\":\"fb4db134-476c-4c03-95d0-46144a830720\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/fb4db134-476c-4c03-95d0-46144a830720.jpeg\"},{\"id\":90,\"name\":\"Aldo Escobar\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/aldo-escobar-810a0598/\",\"description\":\"Ingeniero en Sistemas de Información (UTN FRT) y MagÃster in Management + Analytics (UTDT), con más de 6 años de experiencia en la industria de datos. 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Actualmente me desempeño como AI Engineer y mi ambición es crear aplicaciones que aprovechen el poder de estas tecnologÃas para mejorar vidas y que generen resultados positivos tanto para empresas como para personas. Con formación en IngenierÃa Aeronáutica y Mecánica, comencé mi trayectoria en el desarrollo de software con Python en 2020. Desde entonces, he estado continuamente estudiando y ampliando mis conocimientos, siempre buscando nuevos desafÃos que impulsen mi pasión por la tecnologÃa.\",\"subtitle\":\"AI Engineer\",\"file_id\":\"13a26c98-f9bc-4d58-9151-16a2abf31bac\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/13a26c98-f9bc-4d58-9151-16a2abf31bac.jpg\"},{\"id\":96,\"name\":\"Lucas Argento\",\"linkedin_url\":\"http://linkedin.com/in/lucasargento\",\"description\":\"Fullstack Machine Learning Engineer con background de ingenierÃa industrial y experiencia E2E en proyectos de ML y AI. 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17idad Digital. Investiga metodologÃas activas, pedagogÃas alternativas e integración tecnológica en educación. Asesor pedagógico en consultora T-educa.\",\"subtitle\":\"Experto en Entornos Virtuales de Aprendizaje\",\"file_id\":\"35132883-3413-439a-bc41-31d1b909b333\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/35132883-3413-439a-bc41-31d1b909b333.jpeg\"},{\"id\":99,\"name\":\"Martina Grané\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/martinagrane/?utm_source=share\u0026utm_campaign=share_via\u0026utm_content=profile\u0026utm_medium=ios_app\",\"description\":\"Neuropsicóloga, especializada en evaluación y rehabilitación cognitiva. 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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.\",\"subtitle\":\"Licenciada en PsicopedagogÃa\",\"file_id\":\"9349652e-9be0-440c-b4e8-ed6a53a92ced\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/9349652e-9be0-440c-b4e8-ed6a53a92ced.png\"},{\"id\":101,\"name\":\" Natalia Fernández Laya\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/natalia-fernandez-laya/?originalSubdomain=ar\",\"description\":\"Licenciada en Educación, Magister en TecnologÃa Educativa y Competencias Digitales, Especialista de Educación y Nuevas TecnologÃas, entre algunas otras formaciones. Desde hace más de 25 años se especializa en la transformación digital. Trabajó en docencia universitaria por más de 15 años y sus últimos 14 años en el Instituto Internacional de Planeamiento Educativo de la UNESCO, en la Oficina para América Latina y el Caribe. Acompañó a los ministerios de educación de la región en la integración de tecnologÃas en sus sistemas educativos, publicó artÃculos, relatorÃas y capÃtulos en libros, y participó como conferencista en congresos y eventos. 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Actualmente he iniciado junto a un amigo una Startup especializada en desarrollo con IA.\",\"subtitle\":\"Desarrollador de Software\",\"file_id\":\"4b34b72a-31f3-44e0-bbd2-aa213a8a742d\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/4b34b72a-31f3-44e0-bbd2-aa213a8a742d.jpg\"},{\"id\":113,\"name\":\"Carlos Pitta\",\"linkedin_url\":\"\",\"description\":\"Estudié computación y economÃa, tengo un posgrado en estadÃstica matemática, trabajo en problemas de predicción, optimización y de inferencia causal, secundariamente hago docencia sobre temas similares\",\"subtitle\":\"Especialista en Inferencia Causal\",\"file_id\":null,\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://directus-dev-mrek6efuua-uc.a.run.app/assets/None\"},{\"id\":114,\"name\":\"Julia Milanese\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/julia-milanese-1782102a/\",\"description\":\"Soy especialista en procesamiento de lenguaje natural (NLP) con más de 8 años de experiencia en el cruce entre lingüÃstica y tecnologÃa. Vengo del mundo de las Letras, lo que me dio una base sólida para entender cómo funciona el lenguaje en profundidad, y hace tiempo lo llevo al terreno de la inteligencia artificial. He trabajado en el diseño de modelos conversacionales, asistentes virtuales y herramientas de análisis de texto, siempre con foco en lograr interacciones más naturales y útiles. También exploré proyectos experimentales donde la voz y el lenguaje se combinan con entornos interactivos, porque me interesa tanto la investigación como la aplicación creativa de la tecnologÃa. Me entusiasma encontrar formas de que las máquinas entiendan mejor a las personas y de que el lenguaje siga siendo un puente entre humanos y sistemas inteligentes.\",\"subtitle\":\"Especialista en NLP\",\"file_id\":\"5b70ff92-fe52-4dcb-a1c4-9998f9f667d9\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/5b70ff92-fe52-4dcb-a1c4-9998f9f667d9.jpg\"},{\"id\":115,\"name\":\"Alan Julián De Angelis\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/alan-julian-de-angelis?utm_source=share\u0026utm_campaign=share_via\u0026utm_content=profile\u0026utm_medium=android_app\",\"description\":\"Technical Leader de 4 equipos de backend de Cobranzas en Mercado Crédito. Especializado en Go, sistemas distribuidos, escalabilidad técnica y funcional, resiliencia, consistencia eventual, etc. Doy charlas técnicas y no técnicas. Me gusta conocer a fondo el producto y el dominio: creo que es clave para priorizar bien y resolver mejor. Me considero un TL muy orientado a producto. \",\"subtitle\":\"Technical Leader en Backend\",\"file_id\":\"bd3f8f26-8f9a-4ac8-8ada-fc1e2bbbf76a\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/bd3f8f26-8f9a-4ac8-8ada-fc1e2bbbf76a.jpg\"},{\"id\":117,\"name\":\"MarÃa Andrea Vignau\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/mavignau/\",\"description\":\"Ingeniera en Sistemas de Información y senior AI Python engineer con más de 20 años de experiencia. Especializada en arquitecturas escalables, ha trabajado con tecnologÃas como FastAPI, Flask, Django, AWS (Lambda, S3, EC2), Docker y microservicios, optimizando sistemas de alto rendimiento en empresas como Turing, Celara y ShipHero. Speaker en PyCon Argentina, perito en informática forense y miembro activo de la comunidad Python Argentina.\",\"subtitle\":\"Senior AI Python Engineer\",\"file_id\":\"1dbd68b5-a4f8-42d1-bb51-a9bb3460e14c\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/1dbd68b5-a4f8-42d1-bb51-a9bb3460e14c.jpg\"},{\"id\":118,\"name\":\"Francisco Soriano\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/fsorianoprivacy\",\"description\":\"Abogado especializado en Protección de Datos Personales y AI Compliance, certificado en GDPR y LGPD. MagÃster en Derecho Digital, Inteligencia Artificial y Blockchain. Modera paneles sobre ética, seguridad y regulación de la IA.\",\"subtitle\":\"Abogado especializado en AI Compliance\",\"file_id\":\"a9b0fda5-4224-48da-8172-33a6b6e1b089\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/a9b0fda5-4224-48da-8172-33a6b6e1b089.jpg\"},{\"id\":120,\"name\":\"Nicole Czemerinski\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/nicoleczemerinski/\",\"description\":\"Soy bioingeniera y desarrolladora fullstack con experiencia en Ruby on Rails, experiencia en el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones web en industrias como préstamos de dinero fuerte, alquiler de yates y sistemas de gestión de estudiantes. Mis habilidades incluyen ciencia de datos, desarrollo web y móvil, asà como bases de datos y servicios en la nube. Me apasiona utilizar la tecnologÃa para generar un impacto positivo, como lo demuestra mi proyecto de un sistema portátil de monitoreo de postura. Mi objetivo es comb
17inar mi experiencia en bioingenierÃa y desarrollo de software para trabajar en proyectos que conecten la tecnologÃa con la salud, creando herramientas innovadoras para mejorar el bienestar.\",\"subtitle\":\"Bioingeniera y Desarrolladora Fullstack\",\"file_id\":\"05bd31b3-03ed-4039-ac15-34ed81dc3a92\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/05bd31b3-03ed-4039-ac15-34ed81dc3a92.jpg\"},{\"id\":121,\"name\":\"Ariel Caballero\",\"linkedin_url\":\"https://www.linkedin.com/in/ariel-caballero/\",\"description\":\"Soy docente de Matemáticas y especialista en TecnologÃa Educativa , enfocado en transformar el modo en que las escuelas enseñan, evalúan y gestionan a través de la inteligencia artificial. Mi trabajo se centra en un objetivo claro: traducir la IA al lenguaje real de la escuela, para que docentes y directivos puedan aprovecharla sin miedo, sin complicaciones técnicas y con un enfoque pedagógico sólido, humano e inclusivo.\",\"subtitle\":\"Especialista en TecnologÃa Educativa\",\"file_id\":\"3688ab73-a8ee-4c83-999c-197a3e2de848\",\"order\":null,\"role\":[\"docente\"],\"image_url\":\"https://storage.googleapis.com/humai-dev-1/3688ab73-a8ee-4c83-999c-197a3e2de848.jpeg\"},{\"id\":124,\"name\":\"Dana Carancini\",\"linkedin_url\":\"\",\"description\":null,\"subtitle\":null,\"file_id\":null,\"order\":null,\"role\":[\"ayudante\"],\"image_url\":\"https://directus-dev-mrek6efuua-uc.a.run.app/assets/None\"}],\"articles\":[{\"title\":\"De la delegación cognitiva a la delegación moral\",\"description\":\"Si la tecnologÃa puede pensar algunas cosas por nosotros, ¿qué sucede cuando también comienza a decirnos qué deberÃamos hacer?\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/delegacion-moral/6729026d5829.jpeg\",\"link\":\"/blog/delegacion-moral\"},{\"title\":\"Stargate en la Patagonia argentina: oportunidades y riesgos para el paÃs\",\"description\":\"OpenAI y Sur Energy anunciaron la intención de construir un centro de datos de gran escala en la Patagonia argentina, con una inversión de hasta 25.000 millones de dólares y una capacidad energética de 500 megavatios. El proyecto podrÃa ser una oportunidad histórica para el paÃs, aunque también enfrenta riesgos de extractivismo digital, concentración económica y dependencia tecnológica, dejando abierta la pregunta sobre la capacidad de Argentina para negociar condiciones que maximicen los beneficios nacionales.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/stargate-argentina/bf724bcd6591.png\",\"link\":\"/blog/stargate-argentina\"},{\"title\":\"De la IA diseñada a la IA cultivada: ¿Un nuevo golpe copernicano?\",\"description\":\"Pasamos de diseñar inteligencia a cultivarla. Durante décadas intentamos construir sistemas que pensaran como nosotros, programando reglas explÃcitas para razonar, diagnosticar o jugar, hasta que descubrimos que las máquinas podÃan aprender sus propias reglas a partir de los datos. Este cambio âque Chris Olah describe como cultivar inteligencia artificialâ representa un golpe copernicano: dejamos de ser el centro del proceso cognitivo. La inteligencia ya no se diseña, emerge. Asà como la selección natural dio lugar a la inteligencia biológica sin un diseñador consciente, el aprendizaje automático produce inteligencia artificial a partir de objetivos simples, revelando formas de razonamiento que superan las nuestras y que muchas veces ni siquiera comprendemos.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/ia-cultivada/0a528124cf03.png\",\"link\":\"/blog/ia-cultivada\"},{\"title\":\"¿Vale la pena aprender a programar en tiempos de IA?\",\"description\":\"El \\\"vibe coding\\\" âtérmino acuñado por Andrej Karpathyâ promete revolucionar la programación: crear software simplemente describiendo lo que queremos a modelos de IA como ChatGPT o Claude. Pero existe una diferencia crucial entre delegar completamente el código a la IA versus mantener análisis crÃtico para evaluar seguridad y mantenibilidad. Este artÃculo explora cuándo funciona el vibe coding versus cuándo se necesita expertise real, examina si la IA acelera o frena el aprendizaje de desarrolladores junior, y responde la pregunta crucial: ¿realmente vale la pena seguir aprendiendo a programar en la era de los modelos de lenguaje?\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/vibe-coding/226a63d64cc2.png\",\"link\":\"/blog/vibe-coding\"},{\"title\":\"IA en Educación: tutorÃa personalizada a gran escala\",\"description\":\"La educación ha evolucionado desde ser un privilegio para pocos hasta convert
17irse en un derecho universal. Sin embargo, la masificación escolar trajo consigo un modelo despersonalizado. Hoy, la inteligencia artificial (IA) promete revolucionar el aprendizaje al ofrecer tutorÃas personalizadas y accesibles, como demuestran casos como Khanmigo y programas experimentales en Nigeria, donde estudiantes avanzaron dos años en seis semanas. Aunque los beneficios son prometedores, surgen desafÃos como la delegación cognitiva y la pérdida de pensamiento crÃtico. Este artÃculo explora el potencial y los riesgos de la IA en la educación, destacando la necesidad de un equilibrio entre innovación y pedagogÃa efectiva.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/ia-en-educacion/217d1c94f923.png\",\"link\":\"/blog/ia-en-educacion\"},{\"title\":\"IA en salud: una revolución integral en diagnóstico y tratamiento\",\"description\":\"La inteligencia artificial está marcando un punto de inflexión en la historia de la medicina. Desde diagnósticos por imágenes más rápidos y precisos que los de profesionales humanos, hasta tratamientos personalizados diseñados en minutos por simulaciones de gemelos digitales. La IA ya demuestra un rendimiento excepcional en múltiples tareas médicas: análisis clÃnico, cirugÃa, farmacologÃa, salud mental, medicina veterinaria y más. Este artÃculo explora cómo estos avances no solo prometen mejorar la calidad y la esperanza de vida, sino también hacer que la atención médica sea más accesible, empática, preventiva y eficaz. Estamos presenciando el nacim
17iento de una nueva medicina: una en la que algoritmos, sensores y modelos de lenguaje colaboran con los profesionales para cuidar mejor el cuerpo y la mente de millones de seres vivos.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/ia-en-medicina/4382781de37c.png\",\"link\":\"/blog/ia-en-medicina\"},{\"title\":\"De bits a qubits: Computación Cuántica e IA\",\"description\":\"La historia de la computación y la fÃsica cuántica ha estado entrelazada desde sus orÃgenes, pero en las últimas décadas esa relación ha dado lugar a un nuevo paradigma: la computación cuántica. Este artÃculo recorre su evolución, desde la máquina de Turing cuántica propuesta por Benioff en 1980 hasta los avances más recientes en hardware, criptografÃa e inteligencia artificial. Aunque aún enfrenta desafÃos técnicos, su potencial disruptivo ya comienza a materializarse en aplicaciones concretas y una carrera global por liderar esta tecnologÃa del futuro.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/computacion-cuantica/5704dd57002f.png\",\"link\":\"/blog/computacion-cuantica\"},{\"title\":\"Los LLMs superan el Test de Turing: GPT-4.5 imita y engaña a humanos en un 73% de los casos\",\"description\":\"Un nuevo estudio publicado en marzo nos trae el primer resultado empÃrico que sugiere que un LLM ha pasado un Test de Turing estándar. Hacemos un repaso histórico del Test de Turing, sus crÃticas, y las implicancias sociales de la capacidad de engaño de los LLMs. \",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/test-de-turing-2025/92dcf425ecb8.png\",\"link\":\"/blog/test-de-turing-2025\"},{\"title\":\"Safety and Alignment:A Threat Modeling Perspective\",\"description\":\"Review of LLM security challenges, covering external threats like adversarial attacks and internal AI safety risks from model misbehavior. It highlights MLSecOps, AI as emerging threat actors, and knowledge editing for subtle supply chain attacks.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/ai-safety/40964800497d.jpg\",\"link\":\"/blog/ai-safety\"},{\"title\":\"DeepSeek, cómputo y la estrategia de EE.UU. para frenar a China\",\"description\":\"DeepSeek ha demostrado que es posible desarrollar modelos de IA eficientes con menos recursos, pero sigue dependiendo de hardware de alto rendimiento, dominado por fabricantes estadounidenses como Nvidia. En respuesta a este avance, EE.UU. ha redoblado sus esfuerzos para restringir el acceso de China a chips avanzados, endureciendo los controles de exportación con el objetivo de frenar el progreso de la IA en su principal rival geopolÃtico. En este artÃculo, exploramos el impacto de la ballena DeepSeek.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/deepseek/275004bfbef1.png\",\"link\":\"/blog/deepseek\"},{\"title\":\"¿Existe una pared para el progreso de la IA? Leyes de Escalado y el Cómputo de Inferencia\",\"description\":\"Desde finales de 2024, se debate intensamente si el progreso de los modelos de lenguaje de IA alcanzará una âparedâ que no podrá derribarse simplemente aumentando la cantidad de datos, cómputo y el tamaño del modelo. Sin embargo, la clave parece estar en aumento del cómputo en tiempo de inferencia, como ha comenzado a implementarse en modelos como o1 y o3 de OpenAI. Nos preguntamos, ¿existe realmente una pared para el progreso de la IA? ¿En qué consiste la nueva estrategia de escalado basada en hacer que los modelos \\\"piensen\\\" en lugar de simplemente aumentar su tamaño?\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/leyes-de-escalado/e217e80c0311.png\",\"link\":\"/blog/leyes-de-escalado\"},{\"title\":\"Cómo convertirse en Data Scientist: Qué habilidades aprender\",\"description\":\"¿Qué se necesita para ser Data Scientist? En este artÃculo, exploramos las habilidades esenciales como programación en Python, análisis de datos, matemáticas aplicadas y Machine Learning, junto con conocimientos avanzados como Big Data y Deep Learning. Una guÃa completa para entender el c
17amino hacia esta apasionante carrera.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/conocimientos-data-science/a71faffdfe5b.png\",\"link\":\"/blog/conocimientos-data-science\"},{\"title\":\"Humai: una red de ingenieros y cientÃficos trabajando en IA desde 2020\",\"description\":\"Humai no es una plataforma de cursos: es una organización nativa de IA que trabaja en la frontera del campo desde 2020, cuando ya enseñaba e investigaba deep learning y NLP. En este artÃculo contamos quiénes somos: una red de ingenieros y cientÃficos en actividad que enseña lo mismo que investiga y construye, con publicaciones cientÃficas internacionales, contenido abierto y una misión de bien común para Latinoamérica.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/apertura-cursos/a0f54a2b90b3.jpg\",\"link\":\"/blog/quienes-somos\"},{\"title\":\"Robots humanoides en 2024: hitos clave y la carrera entre China y EE.UU\",\"description\":\"El año 2024 marcó un hito en el desarrollo de robots humanoides y modelos fundacionales de IA, impulsado tanto por startups innovadoras como por gigantes tecnológicos como Nvidia. Analizamos los principales avances, incluyendo el financiamiento obtenido por diversas empresas y el impacto potencial en sectores industriales y domésticos. Además, exploramos la dinámica de la carrera tecnológica entre China y EE.UU., subrayando los planes estratégicos de China para liderar la producción en masa de robots humanoides en 2025 y el desarrollo en EE.UU. de robots más accesibles, liderado por empresas como Tesla.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/robots-humanoides-2024/9c151fcec932.png\",\"link\":\"/blog/robots-humanoides-2024\"},{\"title\":\"ChatGPT: dos años después\",\"description\":\"El 30 de noviembre se cumplen 2 años del lanzamiento de ChatGPT, un evento que generó grandes ondas expansivas en el desarrollo tecnológico, la sociedad y la economÃa. En este espacio abierto donde no siempre es fácil (o tal vez siquiera posible) separar realidad de expectativas, este artÃculo aborda con una mirada reflexiva el impacto concreto y potencial de la IA generativa, haciendo un balance de los sucesos desde 2022 y revisando qué promesas se cumplieron, cuáles siguen en carrera para cumplirse y cuáles parecen haber quedado en el camino.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/chatgpt-2/3fac53dab2d7.jpg\",\"link\":\"/blog/chatgpt-2\"},{\"title\":\"IA en la guerra\",\"description\":\"En este artÃculo se explora la influencia de la inteligencia artificial en la guerra, tanto en la ciencia ficción como en el mundo real. Desde la automatización de las primeras armas hasta la aparición de las primeras computadoras con fines militares y las modernas armas autónomas.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/ia-guerra/4c736838c41a.png\",\"link\":\"/blog/ia-guerra\"},{\"title\":\"BrainHack 2024: Inteligencia Artificial y Neurociencias\",\"description\":\"Este año tuvimos el honor de ser anfitriones de la edición latinoamericana de BrainHack 2024, el Workshop Internacional de Inteligencia Artificial y Neurociencias, que tuvo su lugar en Argentina en el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés. Te contamos todo lo que pasó.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/brainhack-2024/8b2be49d878a.jpg\",\"link\":\"/blog/brainhack-2024\"},{\"title\":\"5 pasos para cambiar de carrera hacia la Inteligencia Artificial\",\"description\":\"¿Te da curiosidad la Inteligencia Artificial y estás pensando en cambiar de carrera? Te contamos cómo lograrlo con esta guÃa de cinco pasos para evaluar tus habilidades, adquirir nuevos conocimientos, ganar experiencia, construir una red de contactos y aplicar a trabajos relevantes en el campo de la IA y Ciencia de Datos.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/pasos-hacia-una-carrera-en-IA/489143e5275c.jpg\",\"link\":\"/blog/pasos-hacia-una-carrera-en-IA\"},{\"title\":\"La Mente Infinita de Turing\",\"description\":\"En la historia del pensamiento cientÃfico la FÃsica tuvo su revolución newtoniana y la BiologÃa tuvo su revolución darwiniana. La revolución Informática, por su parte, serÃa protagonizada por otro cientÃfico inglés, el brillante matemático Alan Turing.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/mente-turing/792fcb90bccb.png\",\"link\":\"/blog/mente-turing\"},{\"title\":\"El jaque mate de las máquinas\",\"description\":\"En este artÃculo se narra la evolución de las máquinas de ajedrez desde las primeras ilusiones mecánicas del siglo XVIII hasta la dominación actual por inteligencias artificiales avanzadas. Las primeras máquinas eran simples trucos con humanos ocultos, seguido por desarrollos significativos de figuras como Charles Babbage y Alan Turing, que concibieron la posibilidad de que las máquinas jugaran ajedrez mediante programas y algoritmos. La culminación llega con sistemas como Deep Blue y AlphaZero, que han demostrado superioridad sobre los humanos en ajedrez. Se debate el progreso hacia inteligencias artificiales más generales, capaces de superar a los humanos en múltiples dominios.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/jaque-mate-maquinas/6caf56011615.jpg\",\"link\":\"/blog/jaque-mate-maquinas\"},{\"title\":\"Los Riesgos de las IA Generativas\",\"description\":\"El artÃculo explora los riesgos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo el uso indebido de tecnologÃas accesibles públicamente y de código abierto. Destaca incidentes de desinformación y falsificación, y presenta un debate sobre la necesidad de regulaciones para controlar estos riesgos, contrastando opiniones dentro de la industria sobre la severidad de las amenazas.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/riesgos-ia-generativa/50b3b31f24ba.jpg\",\"link\":\"/blog/riesgos-ia-generativa\"},{\"title\":\"Nuestro contenido abierto\",\"description\":\"Apertura de los cursos\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/apertura-cursos/a0f54a2b90b3.jpg\",\"link\":\"/blog/contenido-abierto\"},{\"title\":\"¿Por qué abrimos nuestros cursos?\",\"description\":\"Apertura de los cursos\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/apertura-cursos/1b4a1db0e96f.jpg\",\"link\":\"/blog/apertura-cursos\"},{\"title\":\"Sentence embedding: representaciones con transformers\",\"description\":\"El artÃculo de MarÃa Frances Gaska discute el desarrollo de los \\\"sentence embeddings\\\" a partir de \\\"word embeddings\\\" y su capacidad para capturar c
17ontextos semánticos en el procesamiento del lenguaje. Utiliza ejemplos para mostrar cómo estas tecnologÃas evalúan la similitud semántica entre oraciones, beneficiando tareas de NLP como la búsqueda de similitudes y el clustering. El código para los ejemplos está disponible en GitHub.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/sentence-embedding/fa9928370cf9.jpg\",\"link\":\"/blog/sentence-embedding\"},{\"title\":\"MetodologÃas ágiles en Machine Learning\",\"description\":\"El artÃculo examina cómo las metodologÃas ágiles, especialmente Scrum, se adaptan al campo de la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de machine learning. Se basa en experiencias de profesionales que destacan la utilidad de herramientas como Jira y prácticas como sprints para manejar la incertidumbre y necesidades cambiantes de proyectos de datos. Aunque las metodologÃas ágiles son beneficiosas para la flexibilidad y la adaptación rápida, requieren adaptaciones especÃficas para ser efectivas en proyectos de datos.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/metodologias-agiles/22b5598b02b9.jpg\",\"link\":\"/blog/metodologias-agiles\"},{\"title\":\"¿Qué significa y cuándo corresponde escribir sobre tecnologÃa en español?\",\"description\":\"El artÃculo debate sobre el uso del inglés y el español en materiales educativos, especialmente en tecnologÃa y medicina. Argumenta que el inglés es crucial para la comunicación global y precisión técnica, mientras que el español puede hacer el aprendizaje más accesible y reforzar la identidad cultural. Concluye que, aunque el inglés es esencial en un contexto globalizado, el español también tiene un papel importante en la educación.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/idioma-soberania/5938ea52b5a3.jpg\",\"link\":\"/blog/idioma-soberania\"},{\"title\":\"Linux + Cluster = LUSTRE. Un filesystem open source diseñado para High Performance Computing\",\"description\":\"El artÃculo discute el High Performance Computing (HPC), destacando su evolución desde los primeros clusters en los años 50 y 60 hasta tecnologÃas avanzadas como Lustre. Esta última mejora la eficiencia en la gestión de almacenamiento mediante una arquitectura que separa funciones entre nodos, facilitando la escalabilidad y reducción de costos. El texto enfatiza la importancia del HPC en tareas computacionales intensivas y celebra los principios de programación de \\\"divide y vencerás\\\" y \\\"desacoplamiento\\\".\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/lustre/e00573c73bf5.jpg\",\"link\":\"/blog/lustre\"},{\"title\":\"El estado del Machine Learning en 2020\",\"description\":\"El artÃculo reporta los resultados de una encuesta de Algorithmia sobre la implementación de machine learning en 745 empresas. Destaca la creación de roles especializados en data science, el crecimiento de equipos, y los desafÃos en desplegar modelos, especialmente en empresas grandes. Revela que el 55% de los equipos no lograron implementar un modelo en producción y que el 71% aumentaron su presupuesto en AI/ML entre 2018 y 2019, con un aumento notable en la industria manufacturera.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/ml-2020/f72c6dbc7240.jpg\",\"link\":\"/blog/ml-2020\"},{\"title\":\"PEP8: Un estándar para escribir código en Python\",\"description\":\"No todos los programadores lo saben pero en Python existe algo llamado PEPs (Python Enhancement Proposals) que regulan distintos aspectos de la producción de código con Python. Los PEPs. cubren desde principios de diseño generales, como el Zen de Python hasta convenciones a la hora de escribir documentación, como Docstring Convention.\",\"thumbnail\":\"https://unket.s3.sa-east-1.amazonaws.com/blog/PEP8/8094cb5a79a5.jpg\",\"link\":\"/blog/PEP8\"}],\"events\":[{\"title\":\"Jornadas Regionales de PsicologÃa\",\"date\":\"28 de Marzo, 2025\",\"url\":\"https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/mati_tucuman.webp\",\"place\":\"Colegio de Psicólogos de Tucumán\",\"speaker\":\"MatÃas Grinberg\",\"description\":\"Exposición sobre inteligencia artificial en PsicologÃa.\",\"type\":\"conference\",\"typeLabel\":\"Conferencia\"},{\"title\":\"Encuentro Comisión del Futuro\",\"date\":\"13 de Mayo, 2025\",\"url\":\"https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/mati_sen
17ado.webp\",\"place\":\"Senado Argentina\",\"speaker\":\"MatÃas Grinberg\",\"description\":\"Encuentro para discutir los desafÃos que enfrenta Argentina en relación con el desarrollo tecnológico, la conectividad, el trabajo, la inteligencia artificial y las nuevas competencias.\",\"type\":\"conference\",\"typeLabel\":\"Conferencia\"},{\"title\":\"¿Qué hay detrás del Vibe Coding?\",\"date\":\"20 de Septiembre, 2025\",\"url\":\"https://storage.googleapis.com/cf_cache/events/fran_unlp.jpg\",\"place\":\"Facultad de Informática UNLP\",\"speaker\":\"MarÃa Frances Gaska\",\"description\":\"MarÃa Frances Gaska, CTO de Humai, brindó una charla sobre Vibe Coding, donde explicó cómo es posible crear aplicaciones y productos sin necesidad de programar, utilizando IA como motor de desarrollo.\",\"type\":\"conference\",\"typeLabel\":\"Conferencia\"},{\"title\":\"El dios en la máquina\",\"url\":\"https://img.youtube.com/vi/FXCBpt9xLOs/maxresdefault.jpg\",\"place\":\"El Gato y La 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