CURSOS

Introducción al Curso
La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un concepto de ciencia ficción a una herramienta crucial que acelera los descubrimientos y amplía las fronteras del conocimiento en diversas disciplinas. Este curso está diseñado para desmitificar la IA y demostrar su potencial como un motor revolucionario en el ámbito académico y de investigación. Se explorarán desde los conceptos básicos de la IA, como el aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), hasta aplicaciones prácticas en la recolección, análisis e interpretación de datos complejos.
El enfoque del curso no es solo teórico, sino eminentemente práctico, utilizando modelos y herramientas de código abierto relevantes para la investigación científica. Los participantes aprenderán a identificar oportunidades para la aplicación de la IA, a seleccionar las herramientas adecuadas y a evaluar críticamente los resultados obtenidos.
Objetivos del Curso
Los principales objetivos del curso son:
Comprender los fundamentos: Adquirir una comprensión clara de los conceptos básicos de la IA, sus tipos y su evolución histórica en contextos académicos.
Identificar aplicaciones prácticas: Reconocer las áreas de investigación que pueden beneficiarse de las herramientas de IA, como la revisión bibliográfica, el análisis de datos a gran escala y la generación de hipótesis.
Adquirir habilidades prácticas: Aprender a utilizar herramientas y plataformas de IA para la gestión y análisis de datos de investigación.
Evaluar críticamente: Desarrollar la capacidad de valorar la fiabilidad y las limitaciones de los métodos de IA en el proceso de investigación.
Dirigido a
Este curso está dirigido a una audiencia amplia que incluye:
Investigadores y académicos de todas las disciplinas.
Estudiantes de posgrado (maestría y doctorado).
Profesionales que trabajen en departamentos de I+D (Investigación y Desarrollo).
Bibliotecarios y gestores de información académica interesados en nuevas tecnologías.
No se requieren conocimientos previos avanzados en programación, pero sí una familiaridad básica con el entorno digital y el proceso de investigación.
Temario (Esquema General)
El curso se estructurará generalmente en módulos que cubren los siguientes temas:
1.Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Definición, historia y evolución, tipos de IA (débil, fuerte, generativa vs. basada en agentes), y conceptos clave como aprendizaje automático y redes neuronales.
2.Herramientas de IA para la Investigación: Revisión de software y plataformas open-source relevantes para la academia.
3.Aplicación de IA en el Ciclo de Investigación:
Revisión y síntesis de literatura.
Recolección y preprocesamiento de datos.
Análisis de datos y reconocimiento de patrones.
Visualización e interpretación de resultados.
Redacción académica asistida por IA.
4.Consideraciones Éticas y Futuro: Discusión sobre la propiedad intelectual, sesgos en los datos, y el impacto a largo plazo de la IA en la integridad científica.



¿Por Qué IA en la Investigación?
La integración de la IA en la investigación no es un simple truco tecnológico, sino una revolución metodológica. Tradicionalmente, los investigadores dedican una cantidad significativa de tiempo a tareas tediosas pero necesarias, como la revisión manual de miles de artículos, la limpieza de conjuntos de datos masivos o la ejecución de cálculos complejos. La IA automatiza, acelera y mejora la precisión de estos procesos, permitiendo a los científicos enfocarse en la interpretación creativa, la formulación de hipótesis y la discusión de implicaciones. El objetivo del curso es transformar a los investigadores de consumidores pasivos de datos en arquitectos activos de soluciones basadas en IA.
Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Este módulo sienta las bases teóricas, asegurando que todos los participantes tengan un vocabulario común y una comprensión clara de lo que la IA puede (y no puede) hacer.
Definición y Tipos de IA: Exploramos la distinción entre IA estrecha (Narrow AI), diseñada para tareas específicas (como jugar ajedrez), y el concepto teórico de IA general (AGI). El curso se centra exclusivamente en la IA estrecha y sus aplicaciones prácticas.
Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML): El pilar central del curso. Se desglosan los tres paradigmas principales:
Aprendizaje supervisado: Uso de datos etiquetados para predecir resultados (ej. clasificar estudios como relevantes o no relevantes).
Aprendizaje no supervisado: Descubrimiento de patrones o estructuras ocultas en datos sin etiquetas (ej. agrupar pacientes con síntomas similares).
Aprendizaje por refuerzo: Agentes de IA que aprenden a tomar decisiones a través de ensayo y error, maximizando una recompensa (ej. optimizar un protocolo experimental).
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Una introducción accesible a cómo funcionan las arquitecturas de redes neuronales y por qué son tan potentes para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural.
Módulo 2: Herramientas y Plataformas para la Investigación
La teoría se encuentra con la práctica. Este módulo se centra en el ecosistema de herramientas disponibles, enfatizando soluciones de código abierto (open source) que son accesibles para la comunidad académica.
Bibliotecas de Python: Se introducirán bibliotecas clave como scikit-learn para ML clásico, TensorFlow o PyTorch para aprendizaje profundo, y NLTK o spaCy para PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
Entornos de Desarrollo: Uso de Jupyter Notebooks como el entorno estándar para la experimentación, visualización y documentación reproducible de los flujos de trabajo de IA.
Herramientas Asistidas: Revisión de plataformas que ofrecen funcionalidades de IA sin requerir codificación profunda, como motores de búsqueda semántica académica o software de revisión bibliográfica asistida.
Módulo 3: El Ciclo de Investigación con IA
Este es el núcleo aplicado del curso, que sigue el flujo de trabajo típico de un proyecto de investigación, integrando la IA en cada fase.
A. Revisión Sistemática y Gestión de Literatura
Búsqueda Semántica: Uso de algoritmos para encontrar artículos conceptualmente relevantes, más allá de simples coincidencias de palabras clave.
Clasificación y Filtrado Automático: Entrenamiento de modelos de ML para clasificar miles de resúmenes o artículos, acelerando la fase de selección.
B. Recolección y Preprocesamiento de Datos
Web Scraping y OCR con IA: Extracción inteligente de datos de fuentes no estructuradas como páginas web o documentos escaneados.
Limpieza y Normalización: Aplicación de algoritmos para identificar y corregir errores, valores atípicos (outliers) y datos faltantes de manera eficiente.
C. Análisis de Datos y Modelado
Reconocimiento de Patrones: Identificación de tendencias y relaciones complejas en grandes conjuntos de datos que serían invisibles para los métodos estadísticos tradicionales.
Modelado Predictivo: Creación de modelos capaces de predecir resultados futuros o clasificar nuevos datos basándose en la evidencia existente.
D. Interpretación y Redacción Asistida
Visualización Inteligente: Uso de herramientas de IA para sugerir las visualizaciones más informativas de los datos.
Redacción Asistida y Generación de Texto: Uso ético de Modelos Lingüísticos Grandes (LLMs) como ChatGPT o similares para mejorar la fluidez de la escritura académica, reformular textos y generar borradores iniciales (siempre con revisión humana estricta y atribución).
Módulo 4: Ética, Sesgos y el Futuro de la Ciencia
Un científico responsable debe ser consciente de las limitaciones y los peligros de la IA.
El Problema del Sesgo (Bias): Discusión crítica sobre cómo los sesgos inherentes en los datos de entrenamiento pueden perpetuar la discriminación o producir resultados inexactos. Se enseñan técnicas de mitigación de sesgos.
Propiedad Intelectual y Atribución: Normativas actuales sobre si el resultado generado por IA es sujeto de derechos de autor y cómo citar adecuadamente el uso de herramientas de IA en publicaciones.
Reproducibilidad y Transparencia: La importancia de documentar cada paso del flujo de trabajo de IA para asegurar que otros investigadores puedan replicar los resultados.
### Por Qué Importa
Dominar la Inteligencia Artificial Aplicada a la Investigación ya no es opcional, es una necesidad competitiva. Los investigadores que integran estas herramientas no solo trabajan de manera más eficiente, sino que también pueden abordar preguntas de investigación más ambiciosas y complejas. Este curso proporciona las bases para liderar la próxima generación de descubrimientos científicos, garantizando que el rigor académico se mantenga en la vanguardia de la innovación tecnológica.