Módulos	Contenido
Módulo 1: Inteligencia Artificial Generativa	-¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa? -Evolución de la Inteligencia Artificial -Tipos de Inteligencia Artificial Generativa según usabilidad -Aplicaciones IAG en el sector Médico y Farmacéutico -Taller el Arte de la Ingeniería de Prompts con ChatGPT -Taller generación de presentaciones con IA Generativa
Módulo 2: Aprendizaje Automático (Machine Learning)	-Introducción a la Inteligencia Artificial -Introducción al Aprendizaje Automático en Salud -Taller Introducción a RapidMiner -Taller Modelamiento con datos de Heart Disease -Taller Aprendizaje No Supervisado aplicado a datos genómicos -Taller Modelado de la Progresión de Enfermedades -Taller de Clasificación y Análisis Predictivo con datos de Cirrhosis Patient Survival
Módulo 3: Visión Artificial	-Introducción al procesamiento de imágenes -Modelos de color e imagen, transformaciones -Operaciones básicas en Visión Artificial e histogramas -Procesamiento morfológico: algoritmos -Procesamiento de segmentación de imágenes: algoritmos -Clasificación de imágenes procesadas con Machine Learning -Clasificación de imágenes con Redes Neuronales -Taller Segmentación y preprocesamiento caso gasas en cirugía -Taller de Segmentación y preprocesamiento con redes pre entrenadas. Caso hematología -Taller de Clasificación con imágenes de Covid-19
Módulo 4: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)	-Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): *Etapas, problemas y dificultades de NLP. *Ejemplos de aplicaciones de NLP: Clasificación de tópicos, Análisis de sentimientos, Extracción de entidades, Reconocimiento de entidades en texto (NER), entre otras. -Preprocesamiento de texto: Stemming, Lematización y Tokenización. -Representaciones de texto sin contexto semántico: One hot encoding, BoW, TF / IDF, N-Gramas. -Word Embeddings y representación de texto considerando el sentido semántico de las palabras (Word2Vec, GloVe, CBoW). -Fundamentos de LLM y representación de texto con sentido semántico dependiente del contexto (BERT, GPT). -Trabajo práctico de análisis de sentimientos de tweets del sector Salud. -Trabajo práctico de clasificación de tópicos en publicaciones científicas. -Trabajo práctico de generación de resúmenes con embeddings.
Módulo 5: Redes Neuronales	-Fundamentos de las Redes Neuronales -Neuronas y Funciones de Activación -Arquitecturas Básicas de Redes Neuronales/Perceptrón -Entrenamiento de Redes Neuronales -Redes Neuronales Convolucionales (CNN) -Redes Neuronales Recurrentes (RNN) -Taller Diseño una Red Neuronal -Taller Perceptrón a Multicapa, Red Fully Connected. Casos Fetal Health y Heart Disease -Taller redes recurrentes LSTM para series de tiempo y clasificación. Caso Pacientes UCI
Módulo 6: Automatizaciones y Agentes Inteligentes	-Introducción a la Automatización y Agentes Inteligentes -Sistemas multiagente y su relación con la inteligencia artificial -Diseño y Configuración de Flujos Automatizados -Casos de Uso sector Salud en Automatización con Agentes Inteligentes -Taller creación de flujos con MAKE -Taller Automatización Inteligente con APIs de ChatGPT -Taller aplicaciones prácticas de Agentes Inteligentes
Módulo 7: Audición Artificial	-Introducción a la Audición Artificial en el Sector Salud -Procesamiento de Señales Biomédicas de Audio -Clasificación y Reconocimiento de Sonidos Médicos -Taller de Preprocesamiento y Segmentación de Audio Biomédico -Taller de Clasificación de Sonidos Clínicos con Dataset de Respiración o Corazón
Módulo 8: Gestión de Riesgos y Ética en el uso de la Inteligencia Artificial	-Introducción a los conceptos generales asociados a Riesgos y ética en la IA. -Introducción a la Ética y Gobernanza del uso de Inteligencia Artificial en el área de la Salud. -Introducción al Marco de Gestión de Riesgos del proyecto de Ley de Inteligencia Artificial de Chile -Taller de Clasificación de riesgos de Capstone -Taller de Ficha de Gobernanza para el uso de sistemas de decisiones automatizadas o semiautomatizadas. -Taller de Matriz de Gestión de riesgo de IA.
Módulo 9: Proyecto Capstone con Inteligencia Artificial	-Presentación Capstone IA: Etapas y entregables -Avance 01# Capstone IA: Propuestas de proyectos -Avance #02 Capstone IA: Preprocesamiento -Avance #03 Capstone IA: Implementación de modelos y diseño experimental -Avance #04 Capstone IA: Sesión de revisión de avances y atención de consultas -Exposiciones Capstone IA: Evaluación y cierre del Programa

COORDINACIÓN CURSO

• MSc Gustavo Jara Valdés.
• gjara@ewarecorp.com

CUERPO ACADÉMICO

• Gustavo Jara Valdés – Ingeniero Industrial (UTEM), Ingeniero(e) Informática (IP ITESA), MBA (UDP), Máster en Dirección de Empresas (Pompeu Fabra) y Magister en Inteligencia Artificial (UAI).  
• David Vásquez Velásquez – Doctor en Química (Pontificia Universidad Católica de Chile) y Doctor en Ciencias Biomédicas y Farmacéuticas (Universidad Católica de Lovaina, Bélgica). Licenciado en Ciencias Farmacéuticas y Químico Farmacéutico (Pontificia Universidad Católica de Chile).
• Gillian Valenzuela Yáñez – Ingeniera Matemática por la Universidad de Santiago de Chile (USACH) y Magíster en Inteligencia Artificial por la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI).
• Claudia Chávez Oyanedel – Ingeniera Estadístico (USACH), Magíster en Bioestadística (UChile), Diplomado en Big Data para políticas públicas (UAI) y, Diplomada y Magister en Inteligencia Artificial (UAI).
• Daniel Ramos Montes – Ingeniero Civil Informático (UBB), Diplomado en emprendimiento y liderazgo (UBB), Diplomado en Coaching (PUC) y Magister en Inteligencia Artificial (UAI).
• Marco Japke Adriasola – Ingeniero Civil en Informática y Magister en Informática (c) (Universidad Federico Santa María), Magíster de Inteligencia Artificial (Universidad Adolfo Ibáñez), Diplomado de Inteligencia Artificial (Universidad Adolfo Ibáñez), Diplomado en Estadística Aplicada (Universidad de Concepción), Diplomado en Marketing decisional (Universidad de Chile).
• Matías Martínez Olguín – Doctor en Farmacología (Universidad de Chile), Magíster en Ciencias Farmacéuticas (Universidad de Chile), Licenciado en Ciencias Farmacéuticas (Universidad de Chile) y Químico Farmacéutico (Universidad de Chile).
• Juan Pablo Benavente Nitsche – Oficial de la Fuerza Aérea de Chile, Magíster en Gestión Estratégica (FACH), Diplomado en Seguridad y Defensa (ANEPE), Diplomado en Gestión Directiva (USTM), Especialidad en Seguridad Operacional y Medio Ambiente (FACH), Piloto e Instructor de vuelo (FACH) e Investigador de accidentes aéreos (USAF). 
• Álvaro Cid Claverie – Ingeniero de Ejecución en Computación (UCEN), Diplomado en Business Intelligence (UChile) y Magister en Inteligencia Artificial (UAI).

Requisitos

1. Quienes estén en posesión de una licenciatura y/o un título profesional universitario podrán obtener un Diploma de Postítulo de este programa.
2. Quienes estén en posesión de un título técnico de nivel superior, podrán obtener un Diploma de Extensión de este programa.

Requisitos Específicos

1. Usuarios computacionales nivel medio. No se requiere nivel avanzado, ya que el curso se dictará sin el uso de lenguajes de desarrollo de software, sino con herramientas tipo drag and drop.
2. Conexión estable a internet y computador con Windows o macOS.

Los/as interesados/as podrán postular en línea através del siguiente link: https://postulaciones.postgradoquimica.cl/postulaciones/