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title: "Taller ZOOM sobre Inteligencia Artificial:"
article_type: "Article"
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date_published: "2026-06-18T10:52:00-03:00"
date_modified: "2026-06-18T10:52:06-03:00"
author_name: "Pablo Thomasset"
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author_bio: "Ingeniero en Electrónica 1991, urucon2024.org  Chair en IEEE Uruguay, Explotación UTE Rincón del Bonete, miembro AIU, WWF, MSF, EMUR"
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# Taller ZOOM sobre Inteligencia Artificial:

## **Taller sobre Inteligencia Artificial:**

## **la mente del Siglo XXI  (8hs.)  
Taller que integra el Trayecto Formativo [Transformación Digital: desde los Datos a la Inteligencia Artificial](https://clientes.emailmarketing.uy/p/aHR0cHM6Ly93d3cudW5pdC5vcmcudXkvY2FwYWNpdGFjaW9uL3RyYXllY3RvLzEvVHJhbkRpZ2l0YWwv/click/MTc4MTY4MzE3MDU0NzQ5MC42YTMyNTNlMmEyZDBiQHVuaXQub3JnLnV5)**

##### **Inicio:**1º de julio  
**Fin:** 13 de julio  
**Frecuencia:**Lunes y miércoles de 18:00 a 20:00  
**Modalidad:** Online (clases vía Zoom)

##### **Objetivo:**

- Proporcionar una comprensión sólida de los fundamentos de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones prácticas, enfocándose en cómo implementar estratégicamente modelos de Machine Learning (aprendizaje automático) y Deep Learning (aprendizaje profundo) para la innovación en las organizaciones.

Al finalizar este taller se espera que los participantes entiendan:

- Cómo impacta IA en la vida cotidiana.
- La diferencia entre una IA que analiza y la IA que aprende y genera contenido.
- Cómo se integra al día a día de las organizaciones para optimizar sus procesos.

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##### **Contenido:**

- Fundamentos y conceptos clave  Definición real de IA: Sistemas que imitan capacidades cognitivas mediante matemáticas y programación, alejados de la ciencia ficción IA débil vs. IA fuerte: Diferenciación entre la IA especializada actual (Narrow AI) y la teórica IA general El ecosistema de datos: Breve repaso de cómo el Big Data y el poder computacional actual habilitan el auge de la IA IA en la vida cotidiana: Ejemplos rápidos de aplicaciones actuales (asistentes, filtros de spam, recomendaciones)
- La Revolución de la IA generativa  IA tradicional vs. IA generativa: Del análisis y clasificación de datos a la creación autónoma de contenido original Mecánica de la GenAI: Cómo los modelos aprenden patrones en grandes volúmenes de datos para generar texto, imagen y código Modelos de referencia: Identificación rápida de hitos como GPT y DALL-E La unidad básica (Tokens): Qué son los tokens, cómo definen la "ventana de atención" (contexto) y su impacto en el costo y eficiencia.
- Multimodalidad e Integración  Sistemas Multimodales: Procesamiento simultáneo de texto, imagen, audio y video (ej. GPT-4, Gemini). Capacidades Interconectadas: Cómo un input de un tipo (texto) puede generar o analizar otro formato (imagen/gráficos). Impacto Profesional: Casos de uso directo en diseño, marketing, salud y programación. Estrategia Omnicanal: Integración de la IA en múltiples puntos de contacto (Web, App, Voz) para una experiencia de usuario coherente.
- Implementación estratégica y futuro  Personalización y eficiencia: Automatización de tareas repetitivas y adaptación del contenido al historial del usuario IA como corolario tecnológico: Relación práctica entre IoT, Big Data, Data Science e IA para resolver problemas complejos Diferenciación de algoritmos: Introducción rápida a los tipos de aprendizaje (supervisado y no supervisado) Desafíos Reales: Preparación para la dinámica grupal de resolución de problemas sectoriales

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##### **Material:**

- Diapositivas del taller

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##### **Precios y descuentos:**

- No Socios: $ 9.200
- Organizaciones Socias de UNIT: $ 8.100
- Estudiantes, Docentes y Pymes: 20% de descuento
- ***Ver [opciones](https://clientes.emailmarketing.uy/p/aHR0cHM6Ly93d3cudW5pdC5vcmcudXkvY2FwYWNpdGFjaW9uL3ByZWNpb3MvI3BnSW5lZm9w/click/MTc4MTY4MzE3MDU0NzQ5MC42YTMyNTNlMmEyZDBiQHVuaXQub3JnLnV5)por INEFOP***
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