DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA


FECHAS


MODALIDAD


Aprendizaje híbrido y sincrónico

Cada módulo del programa tiene una duración de 75 minutos, concentrados y efectivos. En cada sesión, explorarás dos módulos distintos, permitiéndote profundizar en múltiples aspectos de la inteligencia artificial y su aplicación en el mundo empresarial.

El programa está diseñado para ser conciso pero completo,
extendiéndose a lo largo de seis sesiones. Esta estructura te
brinda el tiempo necesario para asimilar y reflexionar sobre el contenido, mientras aplicas lo aprendido en tu organización.

Entendemos las demandas de tu agenda. Por eso, nuestro formato híbrido te permite participar desde cualquier lugar, facilitando el equilibrio entre tus compromisos profesionales y tu desarrollo personal y profesional.

La modalidad sincrónica asegura que tendrás interacciones en tiempo real con los docentes y otros participantes. Esto fomenta un aprendizaje colaborativo y enriquecedor, permitiéndote compartir experiencias y resolver dudas al momento.

¿QUÉ COMPETENCIAS Y HERRAMIENTAS
TENDRÁS AL FINALIZAR ESTE CURSO?


Quienes cursen de manera efectiva el programa tendrán competencias y herramientas concretas para entender el potencial de aplicación de soluciones de IA tradicional y generativa a casos concretos de negocios, además que comprenderán de mejor forma los desafíos y transformaciones globales producto de la IA.

CONTENIDOS


1

Inteligencia Artificial: Un breve viaje de las posibilidades.

Imparte: Francesca Lucchini
La IA está presente en prácticamente cualquier aspecto de nuestro día a día. ¿Qué es?¿Cómo funciona? ¿Cómo se construye? ¿Dónde estamos hoy? Estas son las preguntas buscaremos responder en esta introducción a esta tecnología.
2

Historia de la inteligencia artificial: desde el ábaco a Chat GPT.

Imparte: Germán Pizarro
Las transformaciones que atravesamos son fruto de procesos históricos, principalmente de desarrollo científico, que no fueron lineales ni lógicos. ¿Cuándo empieza la IA? ¿Qué pasó en la última década que tomó tanto protagonismo?
3

Modelos generativos: cómo aprenden, crean y trabajan los robots.

Imparte: Carlos Aspillaga
Una de las aplicaciones más difundidas de la Inteligencia Artificial son los modelos generativos, robots que crean texto, vídeo e imágenes a partir de instrucciones. ¿Cómo funcionan? ¿Que lógica subyace detrás de ellos? ¿Cuáles son sus límites?
4

Una revolución científica: la inteligencia artificial en la Ciencia.

Imparte: Cristian Buc
La historia del conocimiento ha experimentado cambios radicales a partir de la irrupción de nuevas formas de aproximarnos a él. Desde la revolución copernicana a la mendeliana, nuestra comprensión del universo se ha modificado a lo largo de la historia. ¿Cuáles son las implicancias para la investigación de la IA? ¿Podemos usar técnicas de IA para el desarrollo científico? ¿Estamos frente a una revolución del conocimiento?
5

Inteligencia artificial en acción I: Chat GPT para el trabajo y la vida.

Imparte: Alexandra García
Chat GPT es la aplicación virtual de más rápida apropiación en la historia. Superó los 100 millones de usuarios en 2 meses. Como hemos visto día tras día, la cantidad de aplicaciones es inconcebible. ¿Cómo podemos sacarle provecho para nuestro para el trabajo, el ocio y la vida en general?
6

Inteligencia artificial en acción II: Mirando el mundo con ojos de robot.

Imparte: Noemí Crosby
Hoy existen robots con capacidades cognitivas complejas. Pueden ver, escuchar y tocar. ¿Cómo lo hacen? ¿Qué hay detrás de los sentidos de una máquina?¿Cuáles son las principales funciones de estas máquinas?
7

Los dilemas de la IA I: Ética, sesgos y relación hombre-máquina.

Imparte: Cristina Flores
La IA ofrece un horizonte casi ilimitado de beneficios para la humanidad, pero no está exenta de dilemas. ¿Cómo promovemos un uso ético de esta herramienta? ¿Cómo evitamos replicar y aumentar los sesgos que ya tienen los datos con los que entrenamos los modelos? ¿Qué desafíos surgen de la interacción entre el hombre y la máquina, entre la sociedad y la inteligencia artificial?
8

Los dilemas de la IA II: Monopolios, regulación y límites.

Imparte: Sebastián Donoso
El desarrollo exponencial de la IA en la última década ha sido empujado principalmente por empresas tecnológicas con capital que les permite acceso casi ilimitado a datos y capacidad de cómputo. ¿Qué consecuencias pueden generar estos monopolios modernos? ¿Somos capaces de regular este fenómeno? ¿Debemos establecer límites a este desarrollo?
9

La explicabilidad de la Inteligencia

Imparte: Sebastián Cifuentes
Los algoritmos operan en base a fórmulas matemáticas difíciles de entender, incluso para programadores, y que en su sofisticación van perdiendo nitidez en su funcionamiento interno. Entender y explicar esta caja negra es fundamental para la legitimidad de la disciplina.
10

El futuro de la IA.

Imparte: Rodrigo Durán
¿Hacia dónde va la inteligencia artificial? ¿Qué rol puede jugar América Latina y Chile en esto? ¿Por qué Harari y Elon Musk tienen tanto temor, y cuanta razón tienen?

1

Módulo práctico: Inteligencia artificial generativa: el problema de las alucinaciones.

Imparte: Tomás Gómez
En esta actividad, vamos a interactuar con modelos generativos de imágenes y texto de manera exploratoria, buscando llevarlos al límite de sus capacidades para entender cómo y por qué se generan las alucinaciones, y cuáles son las consideraciones que se deben tener al momento de usar estas herramientas.
2

Módulo práctico: Conversando con un robot.

Imparte: Felipe Torres
En esta actividad, vamos a trabajar con un hardware prefabricado de arduinos para montar en grupo un robot que soporta el software FIONA, un programa capaz de sostener una conversación con las personas usando lenguaje natural.

1

Condiciones habilitantes: ¿Qué necesita mi organización para implementar IA?

Imparte: Álvaro Soto
La implementación de modelos de IA tiene tres elementos fundamentales que cualquier organización debe considerar antes de avanzar: en primer lugar, el almacenamiento y calidad de los datos; en segundo lugar, la infraestructura de cómputo (nube o propia) para la inferencia y en tercer lugar el talento para el desarrollo, o ser contraparte de quien desarrolle. Este módulo profundiza en qué cosas mirar para elaborar un diagnóstico apropiado de brechas y oportunidades en la organización.
2

ML Ops: Herramientas de IA para optimizar la toma de decisiones en la empresa.

Imparte: Javier Rojas
El aprendizaje de máquinas (ML) permite automatizar procesos, abaratando costos y ofreciendo información para incrementar la generación de valor, liberando recursos de la organización para dedicarse a elementos más críticos de gestión. En este módulo estudiaremos diferentes aplicaciones de ML en operaciones.
3

Gobernanza de proyectos de IA: ¿Cómo estructurar un equipo para gestionar un proyecto con IA?

Imparte: Juan Ignacio Stark
La gestión de proyectos de IA tiene similitudes con el desarrollo de proyectos de innovación al interior de las organizaciones, pero ciertas particularidades, a propósito de su aplicación y necesidades. En este módulo estudiaremos metodologías que permitan una gestión eficiente y efectiva de proyectos de innovación basados en IA.
4

¿Qué son los GPT y los LLM?. Historia, desarrollo y resultados. Chat GPT y GPT-4: la revolución de la IA.

Imparte: Felipe Urrutia
Detrás del interfaz de OpenAI hay millones de horas, texto e imágenes de entrenamiento, miles de millones de GPU funcionando y décadas de investigación, con más frustraciones que éxitos. ¿Cuáles son las bases que sostienen esta herramienta? Estudiaremos los modelos grandes de lenguaje (LLM) y los GPT (generative pre trained transformers). Chat GPT, de la organización sin fines de lucro OpenAI, alcanzó 100 millones de usuarios en menos de dos meses. ¿Cómo se entrenó? ¿Cómo se construyó? ¿Cuáles son sus secretos?
5

Modelos con soporte para problemáticas multimodales. ¿Qué son? ¿Qué ventajas presentan?

Imparte: Sebastián Donoso
Para muchos, la inteligencia artificial multimodal es un camino promisorio para desarrollar los LLMs del futuro próximo. Si bien este es un paradigma relativamente nuevo para los LLMs, ya existen exponentes que permiten trabajar con textos, imágenes, audios, y muchas otras modalidades en forma integrada. En esta exposición se busca presentar este paradigma y mostrar los beneficios que trae en comparación con utilizar modelos especialistas en cada una de las modalidades.
6

Agentes usando LLMs: ¿Qué es el prompting y qué técnicas pueden usarse para explotar las capacidades de los LLMs? ¿Es posible integrar diferentes modelos?

Imparte: Ignacio Zurita
En esta sección se introducirán conceptos como “prompting”, es decir, cómo formular las preguntas o instrucciones a los LLMs para que proporcionen las respuestas deseadas. Aprenderemos diferentes técnicas de prompting que pueden usarse para maximizar las capacidades de los LLMs. Revisaremos cómo se pueden integrar varios modelos de naturaleza diferente para resolver en conjunto tareas más complejas, y explicaremos cómo convertir un modelo de lenguaje en un sistema de chatbot. Junto con esto, revisaremos herramientas de integración como LangChain y revisaremos casos de aplicación exitosos que han aprovechado estas tecnologías para sus negocios.
7

Refinamiento del modelo: Reentrenar LLMs con datos propios y/o para tareas a la medida.

Imparte: Sebastián Cifuentes
Los últimos avances en Inteligencia Artificial han demostrado que estos modelos tienen una versatilidad enorme para trabajar en problemas diversos, a pesar de no haber sido entrenados para resolver esas tareas en particular. A pesar de esto, para dominios muy específicos o problemáticas muy particulares pueden tener rendimientos inferiores a los que requiere una determinada aplicación. Esta exposición busca plantear alternativas para atacar este problema mediante una adaptación (refinamiento) de estos modelos, donde las técnicas eficientes en cómputo y parámetros presentan ventajas notables para su aplicación concreta.
8

Desafíos del entrenamiento y manejo de LLMs. Revisión de plataformas disponibles.

Imparte: Tomás Gómez
Entrenar y manejar LLMs es un proceso que presenta varios desafíos, tanto a nivel de software como de hardware. En esta sección, discutiremos las dificultades inherentes al entrenamiento de estos modelos. Además, revisaremos algunas plataformas disponibles para el entrenamiento y el despliegue de estos modelos, proporcionando una visión global de las ventajas y desventajas de cada una.
9

Precauciones y límites: hasta dónde pueden llegar los modelos generativos.

Imparte: Carlos Aspillaga
Los usos potenciales de estos modelos parecen no tener límites, pero no están exentos de dilemas. ¿Cómo promovemos un uso ético de esta herramienta? ¿Cómo evitamos replicar y aumentar los sesgos que ya tienen los datos con los que entrenamos? ¿Qué desafíos surgen de la interacción entre el hombre y la máquina, entre la sociedad y la inteligencia artificial?

1

Módulo práctico – Inteligencia artificial en acción: un desafío común.

Imparte: Begoña Pendas
En esta actividad, vamos a proponer desafíos a grupos de trabajo, para que usen las herramientas que estudiamos y las pongan en práctica. ¿Podemos crear un plan de negocios? ¿Armar una estrategia comercial considerando datos del último trimestre? Practicaremos cómo la formulación apropiada de preguntas e instrucciones puede ayudarnos a sacar el máximo provecho de la herramienta.
2

Módulo práctico – Aplicaciones específicas: como integro GPT en mi negocio.

Imparte: Cristián Irribarra
En esta actividad, vamos a centrarnos en desafíos específicos, y entregaremos ejemplos de mecanismos de integración de la IA en negocios pueden aumentar significativamente la productividad de los negocios.
3

Módulo práctico – Conversando con un robot.

Imparte: Felipe Torres
En esta actividad, vamos a trabajar con un hardware prefabricado de arduinos para montar en grupo un robot que soporta el software FIONA, un programa capaz de sostener una conversación con las personas usando lenguaje natural.

DOCENTES


FELIPE URRUTIA

FELIPE URRUTIA


Licenciado en Ciencias de la Ingeniería, mención Matemáticas, alumno de doble titulación en Ingeniería Civil Matemática y Magister en Ciencias de la Computación, Universidad de Chile. Investigador asistente en Centro de Investigación Avanzada en Educación. Anteriormente se desempeñó como investigador asistente en Center of Research in Learning and Teaching, University of Jyväskylä, Finland.

BEGOÑA PENDAS

BEGOÑA PENDAS


Estudiante de último año de ingeniería civil en computación, major en ingeniería de software, minor de profundidad en data science y analytics de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Su enfoque se centra en proyectos de procesamiento de lenguaje natural (como el proyecto Cenia de traductor español-mapudungun, entre otros), visión por computador y sus diversas aplicaciones.

FELIPE TORRES

FELIPE TORRES


Ingeniero en informática en la Universidad Tecnológica Metropolitana. Es el creador de Fiona, una robot conversacional, y desde que comenzó a trabajar en Cenia ha participado en la creación de sistemas de detección de anomalías en imágenes, y en sistemas de chatbots usando GPT para la verbosidad de los resultados.

TOMÁS GÓMEZ

TOMÁS GÓMEZ


Ingeniero civil matemático, con experiencia trabajando en procesamiento de lenguaje natural, machine learning y data science en general. Actualmente forma parte del equipo de transferencia tecnológica de Cenia, desarrollando proyectos que acerquen la inteligencia artificial a la industria chilena.

CRISTINA FLORES

CRISTINA FLORES


Socióloga, especializada en metodologías de investigación cualitativas y cuantitativas. Tiene experiencia en estudios de opinión pública, diseño y ejecución de proyectos sociales. Asesora en relaciones comunitarias y herramientas de gestión social. Actualmente se desempeña como gestora de incidencia pública en Cenia.

NOEMÍ CROSBY

NOEMÍ CROSBY


Licenciada en ingeniería civil con mayor en robótica y minor en programación, titulada en ingeniería civil en computación, ambos en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Realizó sus prácticas laborales en la startup Zippedi y Cienart Studios. Ha publicado videojuegos en itch.io como parte de Women Game Jam.

ALEXANDRA GARCÍA

ALEXANDRA GARCÍA


Bioquímica, magíster y doctora en neurociencias de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Tiene un bachillerato en ciencias naturales y exactas de la Universidad de Chile. Tiene un especial interés por la ciencia computacional, y actualmente se encuentra realizando su postdoctorado en Cenia.

GERMÁN PIZARRO

GERMÁN PIZARRO


Ingeniero civil electricista y magíster en ingeniería eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Su enfoque se centra en continuar aprendiendo y colaborando en investigaciones que contribuyan a la creación de un futuro más sostenible y tecnológicamente avanzada. 

ÁLVARO SOTO

ÁLVARO SOTO


Director de Cenia, co-founder  de la startup Zippedi y profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Es Dr. en ciencias de la computación de la Universidad Carnegie Mellon. Especialista en aprendizaje de máquina, robótica cognitiva, reconocimiento visual y big data. 

RODRIGO DURÁN

RODRIGO DURÁN


Ingeniero comercial, Mcs. en economía y políticas públicas de la Universidad Adolfo Ibáñez. Anteriormente se desempeñó como jefe de gabinete de la primera Subsecretaría de Ciencia de Chile. Actualmente asume el cargo de Gerente de Cenia.

CARLOS ASPILLAGA

CARLOS ASPILLAGA


Ingeniero civil y candidato a Ph.D. de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Especialista en Deep Learning, natural language processing (NLP), large language models, machine. Actualmente trabaja en un traductor pionero en el mundo con soporte para idioma Rapa Nui y Mapuzungun.

CRISTIÁN BUC

CRISTIÁN BUC


Doctorado obtenido en la Université Libre de Bruxelles, seguido por dos posdoctorados realizados en Ghent University y Brown University. Su trabajo se encuentra en la intersección entre la inteligencia artificial y la neurociencia, y tiene como objetivo desarrollar redes neuronales artificiales inspiradas en funciones y mecanismos. Especialista en neurociencia cognitiva computacional cerebrales.

FRANCESCA LUCCHINI

FRANCESCA LUCCHINI


Ingeniera civil en ciencias de la computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile, magíster en ciencias de la ingeniería de la misma cada de estudios. Su enfoque se centra en redes de grafos y machine learning aplicado a ciudades. Actualmente se desempeña como Tech Lead del equipo de transferencia tecnológica de Cenia.

JAVIER ROJAS

JAVIER ROJAS


Ingeniero civil en informática, magíster en informática de la Universidad Austral de Chile. Tiene más de 2 años de experiencia en el campo de la inteligencia artificial, abarcando desde el entrenamiento de modelos del estado del arte hasta el despliegue automatizado de los mismos en la nube. Su enfoque principal se centra en proyectos de visión computacional.

CRISTIÁN IRRIBARRA

CRISTIÁN IRRIBARRA


Astrónomo de la Pontificia Universidad Católica de Chile, especializado en computación e instrumentación para radioastronomía. Tiene experiencia en procesamiento de imágenes, modelos de detección visual y modelos de predicción numérica. Está interesado en proyectos de impacto ambiental y análisis científico.

JUAN IGNACIO STARK

JUAN IGNACIO STARK


Ingeniero civil industrial con experiencia en consultoría en grandes organizaciones. Ha participado en proyectos que abarcan diversas industrias, como banca, minería, energía, retail, agro, entre otras. Su experiencia se extiende desde proyectos tradicionales hasta iniciativas más innovadoras y disruptivas.

SEBASTIÁN CIFUENTES

SEBASTIÁN CIFUENTES


Ingeniero civil en computación de la Universidad de Chile, con trayectoria en desarrollo de software en diversos escenarios. Su experiencia abarca desde proyectos en entornos de investigación y desarrollo (I+D) hasta aplicaciones en la industria. Actualmente se desempeña como ingeniero de aprendizaje automático, especializándose en el área de modelos de lenguaje.

SEBASTIÁN DONOSO

SEBASTIÁN DONOSO


Ingeniero civil en computación de la Universidad de Chile. Su experiencia abarca el desarrollo de software, especializándose en modelos de aprendizaje automático con enfoque en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Actualmente su labor se centra en la utilización y aplicación de modelos de lenguaje de gran escala.

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