Proporcionar a los participantes un conocimiento sólido y habilidades prácticas en el campo de la Inteligencia Artificial, permitiéndoles comprender, desarrollar e implementar algoritmos y modelos de IA para resolver problemas complejos en diversas aplicaciones, desde la industria y la ciencia hasta la vida cotidiana.
Contenidos del aprendizaje
| 1. Introducción a la Inteligencia Artificial y la IA Generativa. 1.1. Conceptos Básicos. 1.2. Tipos de Inteligencia Artificial. 1.3. Historia y Evolución. 1.4. Aplicaciones actuales. 1.5. Modelos de lenguaje grande (LLM – Large Language Model). 1.6. Aplicación de la IA Generativa en el Trabajo Social. |
| 2. IA Herramientas y Tecnologías de Inteligencia Artificial Generativa 2.1. Aplicaciones Predominantes de la IA Generativa. 2.2. Definición, estructura de un PROMPT. 2.3. Herramientas de IA Generativa. 2.4. Ejercicios con ChatGPT. |
| 3. Aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa en Casos Prácticos. 3.1. Análisis de Casos de Estudio Reales. 3.2. Resolución de Problemas Comunes en el Trabajo Social mediante IA. |
| 4. Ética y Futuro de la Inteligencia Artificial Generativa en el Trabajo Social 4.1. Consideraciones Éticas y de Privacidad. 4.2. Regulaciones y Mejores Prácticas. 4.3. Innovaciones Futuras y su Posible Impacto en el trabajo social. |
Objetivo del curso.
Al finalizar el curso, los Trabajadores Sociales en el Área de la Salud estarán capacitados para utilizar eficazmente la inteligencia artificial generativa (IAG), mejorando la calidad y eficiencia de los servicios que ofrecen.
Habiliades a obtener al finalizar el módulo.
- Comprender y explicar los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y la IA generativa, incluyendo cómo estas tecnologías se desarrollan y aplican en contextos reales.
- Identificar oportunidades para la integración de la IA generativa en la práctica del trabajo social y la salud, reconociendo situaciones donde su aplicación puede mejorar la eficiencia, la toma de decisiones, y la personalización del cuidado.
- Usar herramientas de IA generativa para analizar datos, generar contenido informativo y educativo, y crear soluciones innovadoras que respondan a necesidades específicas en el trabajo social y la atención sanitaria.
- Evaluar críticamente las implicaciones éticas y sociales del uso de la IA en el trabajo social y la salud, considerando los aspectos de privacidad, equidad, y consentimiento informado en el diseño y aplicación de soluciones basadas en IA.
- Desarrollar una mentalidad innovadora y adaptativa para la adopción de tecnologías emergentes, preparándose para futuras tendencias en IA y su potencial impacto en el campo de la salud y el trabajo social.
Criterios de Acreditación:
| EVIDENCIAS DE DESEMPEÑO | CRITERIOS DE EVALUACIÓN | PONDERACIÓN |
| 1. Revisión y ejecución de la actividades solcitadas por semana | Desarrollo de habilidades en las platafomras digitales. | 70% |
| 2. Presentar caso práctico con la aplicación de la IAG | Desarrollar el caso práctico con los elementos correspondientes | 30% |
| Total | 100% |
Descripción del trabajo final entregable
Presentar un caso práctico de trabajo social en salud en el que se pueda emplear la inteligencia artificial generativa, con base a los temas vistos en las sesiones del módulo, ejemplo: Crear una presentación, un curso, una plática, análisis e interpretación de información, etc.
Elementos a Incluir en la Presentación:
- Definición del Problema: Identificación clara del problema a resolver.
- Justificación de la Tecnología: ¿Por qué la IA generativa es la mejor opción para este caso?
- Descripción de la Solución Propuesta: Cómo se implementará la IA en el caso práctico.
- Resultados Esperados: Qué resultados se esperan o se han obtenido.
- Impacto Potencial: Cuál es el impacto potencial de la solución en el ámbito de aplicación.
- Demostración o Simulación: Si es posible, incluir una demostración práctica o simulación de la solución.
- Conclusiones y Reflexiones Finales: Conclusiones sobre el aprendizaje y la aplicabilidad de la IA generativa.
Plataformas, herramientas y/o aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa presentadas en el curso.