IA/Aprendizaje automático
Ruta

Un curso de Introducción a la Inteligencia Artificial proporciona a los estudiantes de secundaria habilidades para el futuro, alineadas con las demandas de la fuerza laboral, las trayectorias STEM/CTE y el acceso equitativo a las tecnologías emergentes. Mediante el aprendizaje aplicado y basado en proyectos, los estudiantes desarrollan las competencias técnicas, éticas y de resolución de problemas necesarias en una economía impulsada por la IA.
- Preparación laboral y profesional: desarrolla habilidades de pensamiento computacional, codificación y resolución de problemas alineadas con sectores de alto crecimiento (atención médica, manufactura, negocios), con conexiones con certificaciones, crédito dual y pasantías.
- Aprendizaje ético e interdisciplinario: integra la informática, las matemáticas y las ciencias sociales al tiempo que aborda el sesgo, el impacto social y el uso responsable de la IA a través de aplicaciones del mundo real.
- Equidad y acceso: garantiza que todos los estudiantes adquieran conocimientos básicos de IA de forma temprana, reduciendo las brechas de oportunidades y posicionando a los estudiantes como creadores, no solo consumidores, de soluciones de IA.

Fundamentos de IA y Datos introduce a los estudiantes a los conceptos básicos de bases de datos y datos mediante aprendizaje práctico y aplicado. El curso enfatiza cómo se estructuran, gestionan y utilizan los datos para impulsar la toma de decisiones en las organizaciones modernas.
- Fundamentos de bases de datos: Tipos de bases de datos, entornos de bases de datos, modelado de datos, normalización de tablas y uso del lenguaje de consulta estructurado ANSI (SQL).
- Habilidades de datos aplicados: Desarrollo práctico de tablas, consultas, informes y aplicaciones básicas.
- Conceptos de datos e inteligencia artificial: Introducción al almacenamiento de datos, minería de datos, visualización de datos, análisis de datos y big data en contextos comerciales.

- Presenta las principales metodologías de aprendizaje automático y cómo se aplican a problemas del mundo real y casos de uso de la industria.
- Enfatiza prácticas de IA éticas, humanas y responsables en la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación.
- Explora los modelos de lenguaje grande (LLM) y el PNL moderno, con conocimiento práctico sobre cómo se crean y utilizan las tecnologías del lenguaje de IA en la industria.