Perfilado de sección

  • El programa alcanza su cénit exponiendo a los participantes a la vanguardia tecnológica del Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Se indagarán los fundamentos arquitectónicos y matemáticos subyacentes a las Redes Neuronales Artificiales. Este acercamiento permite diferenciar las limitaciones de capacidad representacional del Machine Learning clásico respecto a los sistemas profundos que lideran la revolución contemporánea de la Inteligencia Artificial.

    Conjugando el potencial de las GPUs configuradas anteriormente en Colab, los alumnos construirán una topología neuronal secuencial y realizarán el entrenamiento empleando los frameworks dominantes de la industria (como Keras/TensorFlow). El objetivo final es brindarles el marco referencial necesario para que puedan asimilar la inminente evolución de la IA hacia superestructuras, preparándolos para analizar o incorporar arquitecturas cognitivas emergentes, tales como los Modelos de Lenguaje Masivo y los Modelos del Mundo (World Models), dentro del ecosistema de la educación e investigación.

    • Video Recomendado: Tu primera red neuronal en Python y Tensorflow - Una notable demostración práctica para comprender las capas ocultas, los ciclos de entrenamiento (épocas) y la función de pérdida del algoritmo.

    • Actividad Foro:

      A la luz de la transición acelerada hacia estructuras más complejas de IA generativa (como los Modelos del Mundo), ¿de qué manera vislumbras que estas nuevas redes neuronales impactarán y transformarán las dinámicas de la docencia, la investigación disciplinaria y la generación de conocimiento durante los próximos 5 años?