Ingeniería y Tecnologías

Diseño de Soluciones Tecnológicas y Automatización con Python Asistido por IA

Formación intensiva basada en proyectos, integrando Vibe Coding, Visión Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural.

Duración Total

40 Horas (20t / 20p)

Modalidad

100% Virtual

Público Objetivo

Jóvenes y Adultos

Requisito

Título de Bachiller

Objetivo del Curso: Desarrollar soluciones tecnológicas funcionales y sistemas de automatización de procesos mediante la formulación lógica de requerimientos (ingeniería de prompts), la escritura de scripts en Python estructurados por asistentes de Inteligencia Artificial (Vibe Coding) y la orquestación de herramientas generativas.

Estructura del Programa (Temario)

1 Automatización de Procesos Documentales (OCR) mediante Desarrollo Asistido por IA
  • Fundamentos de programación generativa (Vibe Coding) e ingeniería de prompts aplicados al desarrollo de scripts en Python.
  • Implementación y parametrización de tecnologías de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) asistidas por IA.
  • Automatización de la estructuración, filtrado y organización sistemática de directorios y archivos locales.
2 Procesamiento de Datos Estructurados y Generación de Cuadros de Mando
  • Generación automatizada de código para la limpieza, transformación, consolidación y análisis estadístico de bases de datos tabulares.
  • Automatización de flujos de trabajo e interoperabilidad de archivos estructurados mediante scripts generados interactiva con IA.
  • Construcción y despliegue de cuadros de mando (dashboards) dinámicos para visualización de información clave.
3 Fundamentos e Implementación de Sistemas de Visión Artificial
  • Conceptos fundamentales de Visión Computacional aplicados mediante copilotos de desarrollo y modelos preentrenados.
  • Desarrollo guiado por lenguaje natural para el reconocimiento de patrones y seguimiento de gestos a través de dispositivos de captura.
  • Integración práctica de módulos de análisis y procesamiento de flujos de video y movimiento en tiempo real.
4 Diseño y Despliegue de Agentes Conversacionales (Chatbots)
  • Arquitectura y principios de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) aplicados a la construcción de asistentes virtuales integrales.
  • Programación declarativa e integración de interfaces de programación de aplicaciones (APIs) de Inteligencia Artificial conversacional.
  • Entrenamiento contextual, depuración de flujos lógicos y validación de respuestas del agente inteligente.
5 Integración de Sistemas y Despliegue de Proyecto Tecnológico
  • Orquestación e interconexión funcional de módulos independientes (Datos, Visión Computacional y NLP) utilizando IA como copiloto.
  • Técnicas de depuración guiada (debugging), auditoría crítica de código generado sintéticamente y gestión básica de versiones.
  • Pruebas de integración, evaluación del entorno operativo y presentación final de la solución inteligente en un escenario productivo.

Metodología de Estudio

  • Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP):
    Asimilarás los conceptos estructurando soluciones funcionales y escalables en cada sesión.
  • Desarrollo Guiado (Vibe Coding):
    Uso intensivo de asistentes IA (Cursor, Copilot, ChatGPT) priorizando la conceptualización lógica sobre la memorización.
  • Auditoría Crítica de Código:
    Ejercicios prácticos para refactorizar y corregir alucinaciones de la Inteligencia Artificial.

Entorno de Aprendizaje

  • Google Workspace:
    Gestión estructurada en Google Classroom y sesiones síncronas en Google Meet.
  • Google Colab:
    Entorno interactivo en la nube para ejecutar código de Python de inmediato sin instalaciones locales complejas.
  • Requerimientos Técnicos:
    Computadora (Windows/Mac/Linux), internet mínimo 10 Mbps, micrófono y cuenta activa de Gmail.

Competencias Transversales y Evaluación

Fomentamos el desarrollo de Resolución de Problemas Complejos y mantenemos un fuerte enfoque en la Ética y Responsabilidad en IA (privacidad de datos, sesgos algorítmicos y uso transparente).

Sistema de Evaluación: Se realiza una evaluación diagnóstica inicial y culmina con la Evaluación de Producto (Demostración funcional) calificada mediante rúbricas que valoran la funcionalidad, arquitectura de prompts y la integración final del sistema.

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