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Fundamentos IA usando Python – 2025<\/strong><\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” background_image=”https:\/\/fiaup.umh.es\/files\/2024\/02\/2bannerIA.jpg” background_blend=”overlay” min_height=”564px” custom_margin=”-17px|||||” custom_padding=”21px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” transform_scale_tablet=”” transform_scale_phone=”” transform_scale_last_edited=”on|phone” transform_translate=”0px|79px” transform_translate_tablet=”0px|79px” transform_translate_phone=”0px|0px” transform_translate_last_edited=”on|desktop” transform_translate_linked=”off” transform_rotate_tablet=”” transform_rotate_phone=”” transform_rotate_last_edited=”on|desktop” transform_skew_tablet=”” transform_skew_phone=”” transform_skew_last_edited=”on|desktop” transform_origin_tablet=”” transform_origin_phone=”” transform_origin_last_edited=”on|desktop” transform_styles_last_edited=”on|phone” min_height=”919.8px” custom_padding=”6px||76px||false|false” transform_styles_tablet=”” transform_styles_phone=”” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_font=”Heebo|500|||||||” header_font=”Overpass||||||||” header_2_font=”Heebo|600|||||||” text_orientation=”right” width=”100%” max_width_tablet=”95%” max_width_phone=”95%” max_width_last_edited=”on|tablet” module_alignment=”right” custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”||0px|||” inline_fonts=”Heebo” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_font_size=”16px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 entre nosotros desde hace mucho tiempo, pero ha sido en estos \u00faltimos a\u00f1os cuando se ha despertado el inter\u00e9s por la IA debido al acceso de grandes cantidades de datos (el Big Data), el acceso a capacidad de computaci\u00f3n (procesadores potentes y de bajo coste) y el acceso a modelos y algoritmos de aprendizaje (modelos de Deep Learning).<\/p>\n Esta expansi\u00f3n de la IA ha conducido a una preocupaci\u00f3n creciente sobre la influencia de la IA en nuestra vida cotidiana, tanto a nivel profesional como a nivel de formaci\u00f3n. Muchas noticias sobre la posibilidad de que la inteligencia artificial va a reemplazar muchos puestos de trabajo comienzan a preocupar en cuanto al futuro profesional de los j\u00f3venes que van a incorporarse en breve al mercado laboral.<\/p>\n Las habilidades relacionadas con el aprendizaje continuo y las competencias en tecnolog\u00edas digitales para la automatizaci\u00f3n de tareas, la anal\u00edtica y capacidad cr\u00edtica, y la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de los datos son cr\u00edticas para el mercado laboral del 2030, seg\u00fan Bernard Marr. La computaci\u00f3n ha dejado de ser solo del dominio de los expertos, pues el mundo necesita \u201cbiling\u00fces\u201d tecnol\u00f3gicos, expertos en sus \u00e1mbitos de conocimiento y que a la par sepan usar la inteligencia artificial para abordar retos en dichos \u00e1mbitos (Rafael Reif, Rector del MIT).<\/p>\n Los estudiantes de \u00e1mbitos alejados de las \u00e1reas de Computaci\u00f3n y de los Datos necesitan dominar el lenguaje de programaci\u00f3n Python para conocer las bases de la inteligencia artificial, para iniciarse en la automatizaci\u00f3n de tareas y de procesos repetitivos. As\u00ed, estos estudiantes estar\u00e1n en mejores condiciones de enfrentarse a la transformaci\u00f3n digital de las compa\u00f1\u00edas que estamos observando.<\/p>\n Hay quien desanima a aprender a programar porque la IA automatizar\u00e1 el aprendizaje, en cambio otros autores dicen que\u00a0a medida que la programaci\u00f3n se vuelve m\u00e1s f\u00e1cil, \u00a1m\u00e1s personas deber\u00edan programar, no menos! (Andrew Ng)<\/p>\n Conocer Python proporciona una base s\u00f3lida para interactuar de forma efectiva con una IA generativa, ya que permite comprender y manipular tanto los datos de entrada como la forma en que la IA procesa el lenguaje.<\/p>\n La mayor\u00eda de las implementaciones de modelos generativos, como GPT, se desarrollan y utilizan a trav\u00e9s de APIs en Python. Saber programar en Python permite entender la l\u00f3gica detr\u00e1s de estas herramientas, lo que facilita formular preguntas o \u201cprompts\u201d m\u00e1s precisas y estructuradas. Esto se traduce en respuestas m\u00e1s relevantes y \u00fatiles de la IA.<\/p>\n La habilidad de programar en Python ayuda a ver el paralelismo entre la estructura del c\u00f3digo y el lenguaje humano. Esto favorece la generaci\u00f3n de preguntas que son tanto precisas como l\u00f3gicas, aprovechando al m\u00e1ximo las capacidades de la IA generativa para interpretar y responder a consultas complejas.<\/p>\n Este curso \u201cFundamentos de IA usando Python\u201d est\u00e1 dirigido a cualquier estudiante de doctorado, grado o m\u00e1ster oficial de la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez de Elche, preferentemente de ramas diferentes a las ingenier\u00edas, donde no tienen formaci\u00f3n en programaci\u00f3n ni en creaci\u00f3n de algoritmos, de modo que al finalizar este curso adquirir\u00e1n las competencias b\u00e1sicas de pensamiento computacional, el an\u00e1lisis y resoluci\u00f3n de problemas basados en datos, utilizaci\u00f3n de librer\u00edas para procesamiento y visualizaci\u00f3n de im\u00e1genes, as\u00ed como la automaci\u00f3n de procesos como extracci\u00f3n y procesamiento de datos en PDFs y Excels.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Fundamentos IA usando Python – 2025Presentaci\u00f3nLa inteligencia artificial (IA) est\u00e1 entre nosotros desde hace mucho tiempo, pero ha sido en estos \u00faltimos a\u00f1os cuando se ha despertado el inter\u00e9s por la IA debido al acceso de grandes cantidades de datos (el Big Data), el acceso a capacidad de computaci\u00f3n (procesadores potentes y de bajo coste) […]<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/18"}],"collection":[{"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/19"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/18\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fiaup.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Presentaci\u00f3n<\/h1>\n