Descripción
Invita al curso remoto con instructor en vivo
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INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CON PYTHON
DESCRIPCIÓN
Este curso ofrece una introducción práctica y sencilla a los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) utilizando exclusivamente Python. Se abordarán temas de programación básica, análisis y limpieza de datos, aprendizaje automático y automatización de tareas con scripts en Python.
Al finalizar, el participante será capaz de desarrollar proyectos que integren análisis, modelos predictivos y automatización de procesos.
DIRIGIDO A
Este curso está dirigido a profesionales, estudiantes y entusiastas que deseen incursionar en el campo de la Inteligencia Artificial, el análisis de datos y la automatización de tareas. Incluso si no tiene experiencia previa en programación o en ciencia de datos. Es ideal para áreas de negocios, logística, ingeniería, finanzas o mercadeo. El propósito es dar una introducción amigable a las herramientas y aumentar la pericia técnica en sus soluciones.
OBJETIVOS:
- Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones.
- Dominar las bases de programación en Python.
- Analizar, limpiar y visualizar datos con bibliotecas especializadas.
- Crear modelos de Machine Learning.
- Automatizar reportes y tareas periódicas utilizando Python.
METODOLOGÍA
Seminario remoto con instructor en vivo, totalmente virtual, dividido en ocho (8) sesiones de tres (3) horas cada una, para un total de 24 horas. Los contenidos se desarrollan mediante ejercicios individuales por medio de la plataforma Zoom. Cada participante debe incorporarse en el horario y fecha asignados. El instructor compartirá su pantalla para explicar paso a paso cada tema.
Cada persona recibirá de forma digital una (1) carpeta con los archivos que serán utilizados durante el Seminario. Además, recibirán un instructivo en formato digital que contiene los procedimientos que se impartirán.
- Recomendaciones para un mejor aprovechamiento del curso:
- Cada participante debe trabajar con su propio equipo (Se recomienda NO trabajar en parejas)
- Preferiblemente contar con 2 pantallas para proyectar en una la clase y trabajar en el computador (Una buena opción es ver la clase en el dispositivo móvil (celular) y trabajar en la computadora / No es indispensable es sugerido)
- Los participantes deben:
- Contar con buena señal de Internet
- Ubicarse en un lugar libre de distracciones externas que puedan interrumpir durante la sesión.
- Incorporarse a la sesión al menos 10 minutos antes del inicio
- Mantener el micrófono cerrado, salvo cuando “levante la mano¨ (opción habilitada en Microsoft Teams) para hacer alguna pregunta o comentario”
- Mantenerse presente durante toda la sesión
- Tener en sus escritorios descargados los archivos con los que se va a trabajar durante la sesión. (No deben trabajar en la carpeta comprimida)
CONTENIDO
Parte 1. Introducción a la Inteligencia Artificial y al entorno Python
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial y qué no es?
- Casos de uso y aplicaciones actuales de la IA.
Parte 2. Fundamentos de programación en Python
- Variables, tipos de datos, condicionales y bucles.
- Estructuras de datos: listas, diccionarios y tuplas.
- Definición y uso de funciones.
- Módulos y paquetes en Python.
- Librerías esenciales: numpy, pandas, scikit-learn.
Parte 3. Análisis, limpieza y calidad de los datos
- Importación de datos desde archivos .csv, Excel, servidores y más.
- Limpieza de datos: manejo de valores nulos, duplicados y tipos de datos.
- Transformaciones básicas y agregaciones con pandas.
- Visualización simple de datos con matplotlib y seaborn.
Parte 4. Introducción al aprendizaje automático (Machine Learning)
- Conceptos básicos del aprendizaje supervisado.
- Regresión lineal: predicción de valores numéricos.
- Clasificación: K-Nearest Neighbors y árboles de decisión.
- División de datos en entrenamiento y prueba.
- Evaluación de modelos (métricas y validación).
Parte 5. Automatización de reportes con Python
- Generación automática de reportes en Excel o PDF.
- Lectura y escritura de archivos con openpyxl y pandas.
- Creación de gráficos automatizados.
- Envío de reportes por correo electrónico con smtplib y email.
Parte 6. Automatización avanzada con Python
- Introducción a la automatización de tareas con Task Scheduler (Windows).
- Ejecución programada de scripts Python.
- Automatización de tareas web con selenium o requests (ejemplo: descarga de datos o scraping).
- Integración de APIs para automatizar flujos (por ejemplo, Google Sheets, Gmail, Slack).
- Caso práctico: envío automático de reportes.
REQUISITOS
Requisitos generales:
- Conocimientos básicos en manejo de Microsoft.
- Equipo con windows 10 o posterior.
- Equipo con permisos de administrador para poder instalar programas.
- Permisos para acceder a internet.
- Permisos para acceder al servicio de Google Drive o One Drive.
- Se recomienda tener una cuenta de usuario de Windows exclusiva para el curso.
Requisitos del equipo de trabajo:
Requisitos Mínimos:
- Procesador (CPU): Dual-core de 2.0 GHz o equivalente.
- Memoria RAM: 8 GB.
- Almacenamiento: 100 GB de espacio libre en disco duro, preferiblemente en un disco SSD.
- Tarjeta Gráfica (GPU): No es esencial para el nivel básico-intermedio, pero puede ser útil para algunas tareas básicas de deep learning.
Requisitos Recomendados:
- Procesador (CPU): Quad-core de 2.5 GHz o superior.
- Memoria RAM: 16 GB o más.
- Almacenamiento: 256 GB o más de espacio libre en disco duro, en un disco SSD para un rendimiento óptimo.
INSTRUCTOR
Armando Aguilar
Bachiller en física, especializado en el área de ciencia de datos. He trabajado en diversas ramas de esta disciplina, pasando por procesamiento de lenguaje natural (NLP), modelos de clasificación binaria y multiclasificación, hasta realización de forecast con series de tiempo. Amplia experiencia en lenguajes de programación como Python, R, C++, SQL, entre otros. Entre los proyectos que he trabajado se han concluido numerosas visualizaciones en entornos como Power BI, Tableau, Alteryx. Actualmente me encuentro como estudiante de maestría en computación cuántica, con énfasis en quantum AI, o bien inteligencia artificial con uso en arquitecturas cuánticas.
Fechas: 7, 14, 21, 28 abril, 5, 12, 19 y 26 de mayo de 2026
Duración: 24 horas
Hora: 6:00 p.m. a 9:00 p.m.
Inversión: ¢148.920,00 asociados, ¢168.300,00 no asociados (IVA Incluido)
Incluye: material didáctico y certificado de participación
Inscripciones: Por el teléfono 2202-5600 extensiones 609, 611, 617, 662 ó 676, fax 2234-6089
O al correo electrónico: capacitacion@cicr.com
Contamos con financiamiento:
