Algoritmos y Programación con Python: Tu Primer Paso Hacia la Inteligencia Artificial

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¿De qué trata este espacio abierto?

La asignatura “Algoritmos y Programación con Python: Tu Primer Paso Hacia la Inteligencia Artificial” nace de una profunda convicción: dotar a nuestros estudiantes de una base sólida en el pensamiento algorítmico y la programación en Python es el paso fundamental para comprender y aplicar la Inteligencia Artificial.

Python se ha consolidado como el lenguaje de referencia en IA y ciencia de datos. Su sintaxis clara, su versatilidad y un ecosistema robusto de librerías especializadas (como NumPy y Pandas, y las bases para comprender Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch) lo convierten en la puerta de entrada directa y efectiva al mundo de la IA.

Hoy, el conocimiento computacional no es una opción, sino una competencia transversal clave que potenciará sus carreras, sin importar su disciplina de origen.

Más que solo aprender Python, aquí los guiaremos hacia una comprensión inicial de cómo se estructura la lógica de los sistemas inteligentes, brindándoles herramientas concretas para comenzar a explorar los fundamentos de la IA desde una perspectiva práctica y contextualizada.

Lo que aprenderán y cómo lo haremos

Nuestro principal objetivo es que logren relacionar los fundamentos de Python con los conceptos iniciales de la Inteligencia Artificial, mostrando cómo este lenguaje es su “puerta de entrada” a este emocionante campo.

El curso, de 14 semanas de duración (una clase de 4 horas reloj por semana), está pensado para estudiantes con poca o ninguna experiencia previa en programación o IA.

Modalidad de Cursada: Combinaremos clases teórico-prácticas en un formato semipresencial. Tendremos encuentros presenciales en los Laboratorios 206 y 207 de Caseros 1 (trabajando cómodamente dos estudiantes por equipo), y también instancias sincrónicas y asincrónicas a través de los campus de UNTREF (presencial y virtual) e INNOVAR UNTREF. Tendrán acceso a contenido complementario (videos, lecturas, ejercicios interactivos) para enriquecer su aprendizaje. Nos enfocamos en la resolución de problemas vinculados a la Inteligencia Artificial, fomentando su participación activa y autonomía.

Contenidos Clave:

Módulo 1: Fundamentos de Programación y Python Básico para la IA (Semanas 1-3)
- Comprenderán cómo “piensa” una IA a través de algoritmos, pseudocódigo y diagramas de flujo.
- Se familiarizarán con Python, el lenguaje de la IA, y configurarán su “laboratorio” con PyCharm, Jupyter Notebook y Google Colab.
- Aprenderán cómo la IA “recuerda” información usando variables, tipos de datos y operadores, y cómo interactúa con el mundo a través de INPUT/PRINT.
- Complemento IA: Simularán la entrada y salida de datos en modelos de lenguaje simples, explorando palabras clave y metadatos como primeros pasos hacia los embeddings.
Módulo 2: Estructuras de Control de Flujo y Colecciones para la IA (Semanas 4-7)
- Aprenderán a “enseñar” a la IA a tomar decisiones con condicionales (IF/ELIF/ELSE) y a procesar grandes volúmenes de datos con ciclos (FOR, WHILE).
- Dominarán las estructuras de datos (Tuplas, Listas, Diccionarios, Conjuntos) para organizar la información que necesita la IA.
- Complemento IA: Manipularán datos para simular metadatos y características en datasets, introduciendo la frecuencia de palabras clave como base para el análisis de texto.
Módulo 3: Funciones y Programación Estructurada para la IA (Semanas 8-10)
- Construirán los “mini-programas” de la IA: las funciones, que permiten modularizar y reutilizar el código.
- Profundizarán en cómo organizar el “cerebro” de la IA en partes lógicas.
- Complemento IA: Desarrollarán funciones para pre-procesar datos textuales y extraer palabras clave, pasos cruciales para preparar información para modelos de lenguaje.
Módulo 4: Librerías Científicas y Manejo de Datos para la IA (Semanas 11-14)
- Explorarán NumPy, el álgebra lineal de la IA, para manejar grandes cantidades de números eficientemente.
- Utilizarán Matplotlib para visualizar lo que la IA “ve” y aprende.
- Dominarán Pandas para organizar y limpiar los “datos de entrenamiento” de la IA.
- Complemento IA: Trabajarán con datasets reales o simulados, explorando cómo los datos se transforman en representaciones numéricas (embeddings conceptuales) y demostrando la generación de embeddings a partir de texto.

Evaluación del Curso

La evaluación se basará en:

Asistencia: Deberán cumplir con el 75% de asistencia.
Trabajos Prácticos y Parciales: La aprobación de estos es obligatoria, con derecho a un solo recuperatorio.
Promoción Directa: Si aprueban los trabajos prácticos obligatorios/parciales satisfactoriamente y sin necesidad de rendir recuperatorio, ¡promocionan la materia y no necesitan rendir el Examen Final!
Examen Final: Estarán en condiciones de rendir el examen final aquellos que hayan cumplido con los requisitos de asistencia y aprobación de trabajos prácticos/parciales.

Estamos entusiasmados de acompañarlos en este viaje hacia el dominio de Python y el descubrimiento de los fundamentos de la Inteligencia Artificial. ¡Prepárense para transformar sus carreras y campos disciplinarios con estas poderosas herramientas!

¡Los esperamos en el Laboratorio!

Profesor: Esp. Agustín Pizzichini

Ubicación: Caseros 1 (Laboratorios 206 / 207)