Curso en línea - Posgrado UNAM

Taller. Iniciación en Inteligencia Artificial para el análisis urbano

El seminario “Taller práctico de Inteligencia Artificial” en el análisis urbano se plantea como un espacio académico orientado a explorar el papel emergente de la inteligencia artificial en la comprensión, modelación y transformación de las ciudades contemporáneas, con un enfoque marcadamente práctico. En un contexto donde los entornos urbanos se configuran como sistemas complejos y dinámicos, la incorporación de herramientas avanzadas de análisis de datos permite abordar problemáticas urbanas desde enfoques más integrales, precisos y aplicados. A lo largo del seminario, se examinarán los fundamentos teóricos y metodológicos de la inteligencia artificial, pero principalmente se trabajará en la aplicación directa de estas herramientas mediante ejercicios, laboratorios y proyectos. Se utilizarán modelos predictivos, técnicas de aprendizaje automático, visión computacional y sistemas generativos para analizar datos urbanos.

En línea 54 horas

10:00 a 13:00 horas
Los días Martes
Del día 11 Agosto al 08 Diciembre, 2026

Fecha límite de inscripción 11 Agosto, 2026

Costo público en general
$ 6,375.00 MXN
Costo comunidad UNAM
$ 5,100.00 MXN Comprar

Objetivos

Objetivos: General: Brindar a los participantes los conocimientos y herramientas fundamentales para comprender, evaluar y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial en procesos de planeación y diseño urbano, con el fin de mejorar la toma de decisiones, la eficiencia y la sostenibilidad en el desarrollo de ciudades.

Específicos: Analizar los principales conceptos, alcances y limitaciones de la Inteligencia Artificial en el contexto general y urbano. Explorar herramientas y metodologías basadas en IA para el análisis espacial, la modelación urbana, y la generación de escenarios. Desarrollar habilidades para integrar datos urbanos y algoritmos de IA en la formulación de propuestas de diseño y políticas públicas. Evaluar casos de estudios que ejemplifiquen la aplicación real de IA en proyectos de planeación y diseño urbano.

Áreas de conocimiento

IV. Humanidades y de las Artes

Perfil de ingreso

Persona profesionista dentro del área de Investigación geoespacial. Experiencia y conocimientos en metodología de la investigación, urbanismo, construcción, ciencias sociales, lógica, estadística y redacción. Domino intermedio-avanzado computacional. Instalación de programas, entendimiento bases de datos, uso de navegadores y servicios en línea, QGIS básico.

Perfil de egreso

Profesional en del área de investigación geoespacial con fundamentos teóricos y prácticos en Inteligencia Artificial. Competente en la implementación básica de Inteligencia Artificial en los trabajos de escritorio dentro de la Investigación geoespacial, y en Urbanismo. Capaz de aplicar herramientas básicas y modelos comerciales de Inteligencia Artificial en procesos metodológicos de la Investigación Científica, y el análisis elemental de datos.

Evaluación y acreditación

Evaluación

Trabajos

Asistencia

60% Trabajos y proyectos continuos durante la duración del curso
40% Por el total de asistencias.

60%

40%

Temario

Temas y subtemas

Horas

Teóricas

Prácticas

MÓDULO 1. Introducción a la Inteligencia Artificial.

Introducción a los modelos de aprendizaje automatizado.
¿Qué es el machine learning (aprendizaje automatizado)?
Introducción a los modelos de aprendizaje automatizado.
Tipos de modelos de inteligencia artificial generativa.
Usos éticos de la Inteligencia Artificial en la investigación.

MODULO 2. Servicios y modelos de Inteligencia Artificial

Qué son los LLM (Modelos de lenguaje largo).
Servicios y consumo de modelos de LLM.
Introducción a los servicios WEB, API y modelos locales.
Introducción a la aplicación de IA en la investigación social.

MÓDULO 3. La Inteligencia Artificial como asistente en la investigación

Privacidad, consumo responsable y aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
Uso de la IA para análisis de datos cuantitativos en la investigación: Token, Promt, contexto y alucinación.

MÓDULO 4. Introducción al análisis de datos con asistencia de IA

Diferencia entre servicios API vs. Entorno local de trabajo.
Consultas para la planeación en la investigación en ciencias sociales.
Generación de informes exploratorios de datos.

MÓDULO 5. LINUX y software libre

Privacidad de datos y ética de trabajo.
Uso de interfaz de trabajo y modelos locales de IA en Ubuntu 22.04.

Dr. Froylan Juárez Matus

Ámbito profesional: Amplia experiencia profesional en el diseño y construcción de espacios lúdicos, comerciales y habitacionales trabajando para despachos profesionales, y empresas trasnacionales. Ha participado profesionalmente con dependencias de gobierno encargándose de la valoración y gestión de intervenciones en inmuebles patrimoniales, así como también ha colaborado en la consultoría especializada de proyectos de infraestructura cultural de trascendencia nacional en varios estados de la república mexicana. Finalmente, cuenta con una década de experiencia como como docente a nivel licenciatura, y ha desarrollado presentado y gestionado proyectos culturales y de investigación ante dependencias públicas.

Ámbito Académico: Especializado en las relaciones entre la teoría de diseño espacial, procesos semióticos del paisaje urbano, los algoritmos avanzados con tecnologías experimentales y el razonamiento geoespacial con AI. Destacado interés en la documentación y visualización de los topónimos urbanos en maquetas virtuales. Certificado en configuración de servicios de nube en plataforma Google y uso de algoritmos de análisis de datos con phyton. Por último, enfocado en la modelación y simulación digital del espacio físico, el diseño paramétrico, la fotogrametría, los sistemas de georreferenciación, la visualización de datos en tiempo real, las interfaces digitales, los entornos virtuales, servicios en la nube y los modelos de aprendizaje.

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