
Estructura Curricular:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
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MOD |
CURSOS |
HORAS |
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I |
LA LÓGICA DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO |
20 |
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I |
LAS REVISTAS CIENTÍFICAS |
20 |
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II |
MI MÉTODO DEV |
20 |
|
II |
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA |
20 |
|
III |
ELABORA ARTÍCULOS REALIZABLES Y ESCALABLES |
20 |
|
III |
FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA |
20 |
|
IV |
MODELOS GENERATIVOS: GANS, VAES, Y OTROS ENFOQUES |
20 |
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IV |
APLICACIONES PRÁCTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LA INDUSTRIA |
20 |
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V |
ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN EL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA |
20 |
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V |
DESARROLLO DE MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA CON TENSORFLOW Y PYTORCH |
20 |
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VI |
INTERPRETACIÓN Y EVALUACIÓN DE RESULTADOS EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA |
20 |
|
VI |
TENDENCIAS FUTURAS EN INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA |
20 |
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6 |
12 TEMAS |
240 |
Cronograma:
Evaluación el 18 de junio de 2026.
Matriculas desde el 20 al 31 de junio de 2026.




