Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa: un enfoque práctico
Código
1535
Rama de conocimiento
Transversal
Tipo Enseñanza
Virtual
Créditos (ECTS)
2
Precio
290
Curso académico
2025-2026
Dirección
Ana Martínez Martínez,
Centro/Organiza
Ana Martínez Martínez
Descripción
Este curso online ofrece una primera aproximación a la Inteligencia Artificial Generativa desde una perspectiva práctica. Se abordarán los fundamentos de su funcionamiento, las principales herramientas disponibles y ejemplos de aplicación en distintos ámbitos. El objetivo es que los participantes adquieran una comprensión básica y sean capaces de experimentar con casos reales, explorando las posibilidades creativas y productivas que brinda esta tecnología emergente. Además, se destacará su utilidad para mejorar la eficiencia profesional, potenciar la creatividad personal y promover soluciones innovadoras con impacto social positivo.
La metodología, adaptada a un formato 100 % online, combinará:
• Clases virtuales y materiales asíncronos (grabaciones, presentaciones y lecturas) para exponer conceptos clave, y accesibles en la plataforma de aprendizaje en cualquier momento.
• Sesiones virtuales síncronas (opcionales, por videoconferencia) para resolver dudas en tiempo real.
• Foros de discusión moderados, que faciliten el intercambio de dudas, recursos y soluciones.
• Actividades guiadas paso a paso tras cada módulo, con feedback automatizado.
• Proyecto integrador remoto, desarrollado individualmente, con revisión continua.
• Recursos de autoaprendizaje y enlaces a repositorios actualizados, que permitan profundizar de forma autónoma y permanente.
La metodología, adaptada a un formato 100 % online, combinará:
• Clases virtuales y materiales asíncronos (grabaciones, presentaciones y lecturas) para exponer conceptos clave, y accesibles en la plataforma de aprendizaje en cualquier momento.
• Sesiones virtuales síncronas (opcionales, por videoconferencia) para resolver dudas en tiempo real.
• Foros de discusión moderados, que faciliten el intercambio de dudas, recursos y soluciones.
• Actividades guiadas paso a paso tras cada módulo, con feedback automatizado.
• Proyecto integrador remoto, desarrollado individualmente, con revisión continua.
• Recursos de autoaprendizaje y enlaces a repositorios actualizados, que permitan profundizar de forma autónoma y permanente.
Objetivos
El objetivo general de la microcredencial “Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa: un enfoque práctico” es dotar a los asistentes de las competencias necesarias para incorporar de forma efectiva el uso y la implementación de soluciones basadas en IA generativa en sus tareas diarias, optimizando procesos, mejorando la productividad y aportando valor añadido en entornos profesionales.
• Describir los conceptos fundamentales de la IA generativa y su aplicabilidad, permitiendo a los participantes identificar oportunidades de uso en sus actividades cotidianas desde una perspectiva teórico-práctica.
• Capacitar en el empleo de herramientas de referencia para desarrollar y ajustar modelos generativos, garantizando la adquisición de habilidades transferibles al entorno profesional.
• Desarrollar habilidades prácticas. Asegurar que los asistentes adquieran competencias en el manejo de herramientas de IA generativa, así como aplicarlas en su trabajo diario.
• Enseñar la integración de soluciones de IA generativa en procesos habituales (generación de contenidos, prototipado rápido, asistencia al diseño), con el objetivo de optimizar tiempos y mejorar la eficiencia operativa.
• Formar en la evaluación de implicaciones éticas y legales (sesgos, protección de datos, responsabilidad), dotando a los asistentes de criterios para gestionar riesgos al implementar estas tecnologías.
• Fomentar la capacidad de auto-formación y actualización mediante la revisión de recursos y estudios recientes, asegurando la continuidad del aprendizaje y la adaptación a la evolución del sector.
• Describir los conceptos fundamentales de la IA generativa y su aplicabilidad, permitiendo a los participantes identificar oportunidades de uso en sus actividades cotidianas desde una perspectiva teórico-práctica.
• Capacitar en el empleo de herramientas de referencia para desarrollar y ajustar modelos generativos, garantizando la adquisición de habilidades transferibles al entorno profesional.
• Desarrollar habilidades prácticas. Asegurar que los asistentes adquieran competencias en el manejo de herramientas de IA generativa, así como aplicarlas en su trabajo diario.
• Enseñar la integración de soluciones de IA generativa en procesos habituales (generación de contenidos, prototipado rápido, asistencia al diseño), con el objetivo de optimizar tiempos y mejorar la eficiencia operativa.
• Formar en la evaluación de implicaciones éticas y legales (sesgos, protección de datos, responsabilidad), dotando a los asistentes de criterios para gestionar riesgos al implementar estas tecnologías.
• Fomentar la capacidad de auto-formación y actualización mediante la revisión de recursos y estudios recientes, asegurando la continuidad del aprendizaje y la adaptación a la evolución del sector.
Competencia y resultados de aprendizaje
• Identificar y seleccionar las herramientas más adecuadas para generación y análisis de texto, imágenes, audio y vídeo, en función de objetivos profesionales.
• Configurar y emplear herramientas, plataformas y bibliotecas para desarrollar flujos de trabajo integrados de IA generativa.
• Diseñar y ejecutar proyectos prácticos que combinen varias modalidades (texto, imagen, audio, vídeo) para resolver retos reales del entorno laboral.
• Analizar y evaluar la calidad de los resultados generados mediante métricas estándar y criterios de usabilidad.
• Aplicar criterios éticos y normativos para la gestión responsable de datos y modelos, identificando y mitigando sesgos y riesgos de seguridad.
• Mantenerse actualizado en avances y recursos de IA generativa, adoptando una actitud proactiva de aprendizaje continuo.
• Configurar y emplear herramientas, plataformas y bibliotecas para desarrollar flujos de trabajo integrados de IA generativa.
• Diseñar y ejecutar proyectos prácticos que combinen varias modalidades (texto, imagen, audio, vídeo) para resolver retos reales del entorno laboral.
• Analizar y evaluar la calidad de los resultados generados mediante métricas estándar y criterios de usabilidad.
• Aplicar criterios éticos y normativos para la gestión responsable de datos y modelos, identificando y mitigando sesgos y riesgos de seguridad.
• Mantenerse actualizado en avances y recursos de IA generativa, adoptando una actitud proactiva de aprendizaje continuo.
Acceso y Admisión
Curso dirigido a cualquier persona que quiera adquirir los conocimientos y habilidades básicas para el manejo de herramientas de inteligencia artificial generativa desde una perspectiva general.
Esta formación no exige conocimientos previos específicos en inteligencia artificial ni programación avanzada; bastan habilidades informáticas básicas (manejo básico de herramientas ofimáticas), capacidad de lectura técnica y acceso a un ordenador con conexión a Internet para utilizar los recursos que se pondrán a disposición de los asistentes.
En caso de presentarse mas solicitudes que plazas, la admisión se realizará por orden de inscripción.
Esta formación no exige conocimientos previos específicos en inteligencia artificial ni programación avanzada; bastan habilidades informáticas básicas (manejo básico de herramientas ofimáticas), capacidad de lectura técnica y acceso a un ordenador con conexión a Internet para utilizar los recursos que se pondrán a disposición de los asistentes.
En caso de presentarse mas solicitudes que plazas, la admisión se realizará por orden de inscripción.
Reconocimiento de créditos
Reconocimiento de créditos como actividad académica complementaria para estudiantes de grado (número de ECTS).
No se solicita reconocimiento de créditos ECTS
Evaluación
La evaluación del curso se basará en los siguientes criterios:
• Participación en las sesiones.
• Actividades prácticas que se realizarán durante las sesiones y se podrán continuar posteriormente.
• Pruebas breves tras los módulos de herramientas (texto, imagen, audio/vídeo) y de ética para verificar comprensión de conceptos y flujos de trabajo.
• Desarrollo y presentación de un caso práctico sencillo.
• Participación en las sesiones.
• Actividades prácticas que se realizarán durante las sesiones y se podrán continuar posteriormente.
• Pruebas breves tras los módulos de herramientas (texto, imagen, audio/vídeo) y de ética para verificar comprensión de conceptos y flujos de trabajo.
• Desarrollo y presentación de un caso práctico sencillo.
Plan de estudios/Programa
Microcredencial Autónoma.
Programa
Contenidos:
1. Introducción a la IA generativa.
2. Conceptos principales.
3. Herramientas de IA generativa y sus aplicaciones.
4. Ética, privacidad y seguridad en la IA generativa.
5. Legislación y normativa aplicable a la IA generativa.
Total: 20 horas
Programa
Contenidos:
1. Introducción a la IA generativa.
2. Conceptos principales.
3. Herramientas de IA generativa y sus aplicaciones.
4. Ética, privacidad y seguridad en la IA generativa.
5. Legislación y normativa aplicable a la IA generativa.
Total: 20 horas
Fechas, horarios y lugar de impartición
Curso totalmente online.
FECHA DE INICIO: 9 de diciembre de 2025.
FECHA DE FIN: 23 de enero de 2026.
Modalidad: virtual.
Lugar de impartición: plataforma Moodle de la Universidad de Zaragoza.
Distribución horaria prevista:
• El curso estará disponible a través de la plataforma virtual. El material disponible representará 20 horas de formación teórico y práctica, con casos y ejercicios de aplicación de las herramientas mostradas.
• Se realizarán dos sesiones síncronas online (de asistencia no obligatoria) para resolver dudas y realizar casos y ejercicios prácticos complementarios a los ya presentados en el curso.
• Trabajo autónomo del estudiante en función de la planificación y entrega de tareas. El estudiante se podrá organizar el tiempo de manera autónoma y libre.
FECHA DE INICIO: 9 de diciembre de 2025.
FECHA DE FIN: 23 de enero de 2026.
Modalidad: virtual.
Lugar de impartición: plataforma Moodle de la Universidad de Zaragoza.
Distribución horaria prevista:
• El curso estará disponible a través de la plataforma virtual. El material disponible representará 20 horas de formación teórico y práctica, con casos y ejercicios de aplicación de las herramientas mostradas.
• Se realizarán dos sesiones síncronas online (de asistencia no obligatoria) para resolver dudas y realizar casos y ejercicios prácticos complementarios a los ya presentados en el curso.
• Trabajo autónomo del estudiante en función de la planificación y entrega de tareas. El estudiante se podrá organizar el tiempo de manera autónoma y libre.
Colaboración con empresa o instituciones
Banco Santander (Becas Tercera Convocatoria).
Certificación
Los estudiantes que completen con éxito el curso recibirán una certificación en forma de microcredencial admitida por Europass. Si el estudiante tiene una cuenta en Europass y nos proporciona su IDENTIFICADOR único (UID), alojaremos directamente su microcredencial en su Biblioteca de Europass.
Más información sobre Europass en https://microcredenciales.unizar.es/informacion/europass .