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Cognición artificial e inteligencia artificial explicable

Curso Cognición artificial e inteligencia artificial explicable

Información General

  • Icono título profesional La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorga certificado de asistencia
    Título
  • Icono título profesional 24 horas Duración
  • Icono título profesional presencial Modalidad
  • Icono título profesional diurna Jornada

Presentación

Curso Cognición artificial e inteligencia artificial explicable

Cognición artificial e inteligencia artificial explicable click para reproducir video
Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Comprender, explicar y gobernar la inteligencia artificial: de la cognición artificial a la toma de decisiones responsable.

La inteligencia artificial interviene cada vez más en decisiones que influyen directamente en la vida de las personas y en el funcionamiento de las organizaciones. Desde la evaluación financiera y el diagnóstico médico hasta la selección de personal y la gestión pública, los sistemas inteligentes participan en procesos críticos cuyos resultados no siempre son comprensibles para sus usuarios. Esta falta de transparencia genera riesgos en términos de confianza, equidad y responsabilidad.

“Para decisiones de alto impacto, no deberíamos utilizar modelos de caja negra, sino modelos interpretables.”

Cynthia Rudin, Nature Machine Intelligence

En este contexto, la inteligencia artificial explicable y la cognición artificial ofrecen herramientas fundamentales para comprender cómo funcionan estos sistemas, cómo toman decisiones y cuáles son sus limitaciones. Este curso brinda una formación integral que combina fundamentos conceptuales, análisis crítico y aplicaciones prácticas, permitiendo a los participantes interpretar, evaluar y supervisar soluciones de inteligencia artificial desde una perspectiva ética, regulatoria y organizacional.

A través del estudio de casos reales y el uso de metodologías actuales, los participantes desarrollarán una visión informada y responsable sobre el diseño y uso de sistemas inteligentes, fortaleciendo su capacidad para tomar decisiones basadas en evidencia y promover entornos tecnológicos más transparentes.

Por qué estudiar con nosotros

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La realización de este curso permite a los participantes fortalecer un perfil profesional altamente competitivo en un área estratégica de la transformación digital. Al finalizar, contarán con herramientas para interpretar modelos, supervisar procesos automatizados y participar activamente en la gobernanza de sistemas inteligentes.

Metodología

El curso se desarrollará mediante una metodología teórico-práctica que combina exposiciones magistrales, análisis de casos, actividades guiadas y ejercicios aplicados. El profesor presentará los fundamentos conceptuales de la cognición artificial y la inteligencia artificial explicable, apoyándose en material audiovisual y recursos digitales, promoviendo la participación activa de los estudiantes a través de preguntas, discusiones y reflexiones colectivas.

Durante las sesiones, se realizarán demostraciones prácticas y talleres orientados al análisis e interpretación de modelos de inteligencia artificial, permitiendo a los participantes aplicar los conceptos estudiados en escenarios reales o simulados. Estas actividades facilitarán la comprensión de los procesos de toma de decisiones automatizadas, la identificación de sesgos y la evaluación de riesgos asociados al uso de estas tecnologías.

Adicionalmente, se fomentará el trabajo colaborativo mediante el desarrollo de ejercicios en grupo y el intercambio de experiencias profesionales, fortaleciendo el aprendizaje interdisciplinar. El curso integrará herramientas digitales y plataformas de apoyo institucional.

Certificación

El curso se desarrollará en cinco módulos, con un total de 24 horas de clase, en modalidad presencial.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará certificados de este curso así:

De asistencia, a quienes se inscriban por educación continuada y participen activa y cumplidamente como mínimo en el 80 % de las sesiones programadas.

De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado o posgrado de la Escuela.

De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado o posgrado de cualquier universidad del país que se matriculen como estudiantes visitantes o de intercambio. Para esto deberán enviar la solicitud a la Oficina de Relaciones Internacionales (ori@escuelaing.edu.co) e indicar la universidad de origen y el programa que cursan.

Proceso de inscripción de acuerdo con su interés

  • Educación Continuada: la inscripción se realiza a través del formulario de inscripción dispuesto para el curso.
  • Estudiantes de pregrado y posgrado (Escuela): la inscripción se realiza a través del Sistema Enlace, tal como se hace con cualquier asignatura del plan de estudios.
  • Estudiantes externos (visitantes o de intercambio): deben gestionar su inscripción a través de la Oficina de Relaciones Internacionales, conforme a lo indicado anteriormente.

Nota:
Una vez realizada la inscripción y el pago, no es posible cambiar el tipo de certificación, ya que este se define de acuerdo con la modalidad de inscripción seleccionada.

Perfil del aspirante

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  • El curso está dirigido a profesionales, directivos, docentes, investigadores y estudiantes de posgrado interesados en comprender y aplicar la inteligencia artificial de manera responsable.

Contenido temático

Módulo 1 – Fundamentos de la inteligencia artificial y la cognición artificial (5 horas).

  • Introducción a los principios básicos de la inteligencia artificial, conceptos de cognición artificial y su relación con el razonamiento humano. Análisis inicial del problema de la explicabilidad mediante estudios de caso y actividades prácticas.

Módulo 2 – Principios de la Inteligencia artificial explicable (XAI) (5 horas).

  • Exploración del concepto de explicabilidad, interpretabilidad y transparencia en modelos de aprendizaje automático. Revisión de motivaciones técnicas, sociales y regulatorias para el uso de XAI. Desarrollo de ejercicios prácticos de análisis de modelos.

Módulo 3 – Técnicas y herramientas de explicabilidad (5 horas).

  • Estudio y aplicación de métodos principales de explicación como LIME, SHAP, mecanismos de atención y explicaciones contrafactuales. Demostraciones interactivas y desarrollo de prácticas guiadas.

Módulo 4 – Aplicaciones de XAI en contextos reales (5 horas).

  • Análisis del uso de XAI en sectores como salud, finanzas, industria y sector público. Evaluación de requisitos regulatorios, criterios de validación y lecciones aprendidas en implementaciones reales.

Módulo 5 – Ética, gobernanza y proyecto integrador (4 horas).

  • Identificación de sesgos, estrategias de mitigación y marcos de inteligencia artificial responsable. Discusión sobre desafíos emergentes y tendencias futuras. Desarrollo y presentación de un proyecto integrador orientado a la evaluación y diseño de soluciones explicables.

Fechas y horarios

El curso se desarrollará entre el 6 y el 10 de julio de 2026. Las clases se realizarán de lunes a jueves de 4:00 p.m. a 9:00 p.m. y viernes de 4:00 p.m. a 8:00 p.m., en el campus de la Escuela.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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  • Estudio y aplicación de métodos principales de explicación como LIME, SHAP, mecanismos de atención y explicaciones contrafactuales. Demostraciones interactivas y desarrollo de prácticas guiadas.
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  • Desarrollar competencias, en los participantes, para comprender, interpretar y evaluar sistemas de inteligencia artificial desde la perspectiva de la cognición artificial y la explicabilidad, promoviendo su uso responsable en contextos organizacionales y sociales.
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Objetivos Específicos

  • Analizar el funcionamiento de los sistemas inteligentes y su relación con el razonamiento humano.
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  • Aplicar técnicas de inteligencia artificial explicable para interpretar modelos predictivos.
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  • Evaluar la transparencia, confiabilidad y equidad de soluciones basadas en IA. Identificar sesgos, riesgos y limitaciones en aplicaciones reales.
  • Relacionar aspectos éticos, legales y regulatorios con el uso de la inteligencia artificial.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de COP $2.095.000 (dos millones noventa y cinco mil pesos colombianos m/cte.) por participante. Este valor incluye material técnico y memorias del curso en medio electrónico.

Descuento del 5 % hasta el 23 de junio de 2026

Inscripciones hasta el 2 de julio de 2026

Conferencista Invitado

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Fernando Marmolejo Ramos

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Doctor en Psicología Experimental de la University of Adelaide (Australia), magíster en Psicolingüística de la University of Ballarat (Australia) y psicólogo de la Universidad del Valle (Colombia). Realizó además un posdoctorado en Ciencia Neurocognitiva en Stockholm University (Suecia). Actualmente está vinculado a la Facultad de Educación, Psicología y Ciencias Sociales de Flinders University (Australia).

Cuenta con una amplia trayectoria en investigación en psicología experimental, cognición artificial, cognición corporizada, neurociencia cognitiva y modelamiento estadístico aplicado. Su trabajo se centra en el análisis de cómo los seres humanos y los sistemas artificiales procesan información, toman decisiones y construyen conocimiento.

Ha sido investigador posdoctoral en la Universidad de Estocolmo, investigador en el Center for Change and Complexity in Learning (UniSA) y profesor en diversas universidades australianas, donde ha coordinado y dictado cursos en metodología de investigación, estadística aplicada y ciencias cognitivas.

El Dr. Marmolejo-Ramos es miembro de comités editoriales y revisor en revistas científicas de alto impacto como Frontiers in Psychology, BMC Psychology y Cognitive Processing. Ha publicado más de 200 trabajos científicos en revistas y congresos internacionales, y participa activamente en proyectos interdisciplinarios sobre inteligencia artificial responsable, análisis de datos, psicometría y aprendizaje automático.

Su experiencia académica y profesional le permite integrar perspectivas cognitivas, estadísticas y computacionales en el análisis de sistemas inteligentes, aportando una visión rigurosa y aplicada al estudio de la inteligencia artificial explicable.

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