Inteligencia Artificial: Fundamentos, Ética y Aplicaciones 

Contenidos

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Módulo 1: Introducción a los sistemas de inteligencia artificial, historia y conceptos básicos

• Definición de la IA
• Componentes básicos de la inteligencia artificial
• Inteligencia Artificial Generativa
• Aspectos físicos de los Sistemas de IA y dilemas respecto a sostenibilidad.

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Módulo 2: Los riesgos y desafíos que imponen los sistemas de IA- aspectos éticos

• Introducción a los riegos que presentan los sistemas de IA en relación con los aspectos éticos 
• Conceptualización del uso responsable de la IA 
• Análisis de aplicaciones del uso responsable de la IA 
• Análisis de las aplicaciones del uso responsable de la IA en Colombia 

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Módulo 3: Los riesgos y desafíos que impone la utilizacion de sistemas de IA en el sector público

• El uso de sistemas de IA en el sector público
• El uso de sistemas de IA en el sector público perspectiva internacional
• El uso de sistemas de IA en el sector público perspectiva nacional

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Módulo 4: Aspectos regulatorios

• Sistemas de Inteligencia Artificial: Dilemas regulatorios
• Diferentes perspectivas regulatorias
• La utilización de Sandboxes y otros métodos de regulación flexible
• La utilización de Sandboxes y otros métodos de regulación flexible en Colombia
• Consideraciones sobre la libertad de expresión y los sistemas de IA

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Módulo 5: Aspectos regulatorios puntuales

• Sistemas de Inteligencia Artificial y dilemas con la propiedad intelectual.
• Sistemas de Inteligencia Artificial frente a la normativa internacional en relación a la propiedad intelectual.
• Sistemas de Inteligencia Artificial y dilemas con los datos personales.
• Sistemas de Inteligencia Artificial y dilemas con los datos personales perspectiva internacional.
• Sistemas de Inteligencia Artificial y dilemas con los datos personales perspectiva nacional.
• Sistemas de Inteligencia Artificial y la Competencia Desleal
• Análisis general de los proyectos de ley presentados e iniciativas MinCiencias.

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Módulo 6: Observaciones finales

• Análisis crítico y aplicado de la IA en contextos reales.
• Diseño y ejecución de proyectos innovadores basados en IA.
• Comunicación efectiva sobre aspectos técnicos y éticos de la IA.
• Liderazgo en iniciativas de transformación digital.
• Resolución de problemas con enfoques basados en IA.
• Adaptación y aprendizaje continuo en tecnologías emergentes.

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