Herramientas de accesibilidad

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    Módulo 1: Fundamentos de IA y Desarrollo de Aplicaciones

    Objetivos

    • Entender los conceptos básicos de Inteligencia Artificial y cómo se aplican en el desarrollo de software.
    • Familiarizarse con los tipos de aplicaciones web y móviles que pueden beneficiarse de la IA.
    • Conocer las principales herramientas y lenguajes de programación relevantes para el curso.

    Contenido
    1.1. Introducción a la IA (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Visión por Computador).
    1.2. Repaso rápido de herramientas y lenguajes: JavaScript/TypeScript, Python, Java/Kotlin (Android), Swift (iOS).
    1.3. Configuración del entorno de desarrollo (IDEs, SDKs para Android e iOS, Node.js, Python, etc.).
    1.4. Ejemplos de WebApps y Apps con IA (chatbots, reconocimiento de imágenes, traducción, asistentes virtuales, etc.).

    Recursos Sugeridos

    Módulo 2: Preparación de Proyectos Web y Móviles con Frameworks Modernos

    Objetivos

    • Conocer frameworks populares para crear WebApps: React, Vue, Angular, etc.
    • Familiarizarte con frameworks para apps móviles: React Native, Flutter, Ionic.
    • Configurar un proyecto base (plantilla) para comenzar a integrar IA.

    Contenido
    2.1. Selección del framework de front-end (React o Vue, por ejemplo) según necesidades.
    2.2. Creación de un boilerplate de aplicación web:

    • create-react-app (React) o
    • vue create my-app (Vue CLI).
      2.3. Introducción a frameworks híbridos o multiplataforma para móvil:
    • React Native: npx react-native init MyMobileApp
    • Flutter: flutter create my_app
      2.4. Organización de carpetas y configuración inicial para el desarrollo continuo.

    Recursos Sugeridos

    Módulo 3: Integración de Servicios de IA en la WebApp

    Objetivos

    • Comprender las diferentes APIs de IA disponibles en la nube: Google Cloud AI, AWS AI Services, Microsoft Azure Cognitive Services, OpenAI API, etc.
    • Aprender a implementar funcionalidades básicas de IA en una aplicación web, como chatbots, análisis de lenguaje y clasificación de imágenes.
    • Manejar autenticación y configuración de credenciales para consumir servicios de IA.

    Contenido
    3.1. Visión general de proveedores de IA en la nube (costes y planes gratuitos).
    3.2. Ejemplo práctico: uso de OpenAI API (ChatGPT) para procesar texto en la WebApp.

    • Registrar una cuenta en OpenAI y obtener la clave de API.
    • Crear un servicio en Node.js que envíe peticiones a la API y reciba respuestas.
    • Integrar el servicio en el front-end (React/Vue) para mostrar resultados en tiempo real.
      3.3. Ejemplo práctico: uso de Azure Cognitive Services para visión por computador.
    • Subir una imagen desde la web y recibir etiquetas o descripción automática.
      3.4. Buenas prácticas de seguridad y almacenamiento seguro de claves de API.

    Recursos Sugeridos

    Módulo 4: Creación de Apps Móviles con IA Integrada

    Objetivos

    • Conectar la lógica de IA (servidor o servicio en la nube) con la aplicación móvil (Android/iOS).
    • Utilizar librerías nativas o multiplataforma para la comunicación HTTP/HTTPS y el tratamiento de datos.
    • Mejorar la experiencia de usuario con diseños y flujos de interacción propios de IA (chat, reconocimiento de voz, etc.).

    Contenido
    4.1. Diseño de la arquitectura cliente-servidor para la app móvil.
    4.2. Implementación de llamadas a APIs de IA desde React Native o Flutter:

    • Configuración de Axios (React Native) o http package (Flutter).
    • Gestión del ciclo de vida de la solicitud y la respuesta (loading, errores, reintentos).
      4.3. Caso práctico: chatbot con ChatGPT en React Native.
    • Crear un componente de chat con mensajes de usuario y respuestas de la IA.
    • Manejo de tokens y límites de la API.
      4.4. Buenas prácticas de experiencia de usuario:
    • Mostrar indicaciones claras mientras se procesan las peticiones.
    • Guardar historiales de conversación (si aplica).

    Recursos Sugeridos

    Módulo 5: Modelos de IA Personalizados (Machine Learning y Edge AI)

    Objetivos

    • Conocer cómo entrenar modelos de IA específicos para tu proyecto, ya sea en la nube o localmente.
    • Comprender los pasos: recolección de datos, limpieza, entrenamiento, evaluación y despliegue.
    • Aprender a integrar modelos en el dispositivo (Edge AI) o vía servicios online.

    Contenido
    5.1. Recopilación y preparación de datos (CSV, imágenes, texto).
    5.2. Introducción a frameworks como TensorFlow o PyTorch para entrenar un modelo simple (por ejemplo, un clasificador de imágenes).
    5.3. Exportar el modelo para inferencia en producción:

    • TensorFlow Lite para integraciones en Android e iOS.
    • ONNX (Open Neural Network Exchange) para portabilidad a diferentes entornos.
      5.4. Caso práctico:
    • Entrenar un modelo básico de clasificación de imágenes en Google Colab.
    • Integrar el modelo en la WebApp o App móvil para su uso offline (Edge AI) o en tiempo real.

    Recursos Sugeridos

    Módulo 6: Optimización de Rendimiento y Seguridad

    Objetivos

    • Aprender estrategias para optimizar el rendimiento de WebApps y Apps con IA, dado que los cálculos de IA pueden ser costosos.
    • Implementar medidas de seguridad para proteger datos, API keys y la información del usuario.
    • Conocer patrones de escalado y uso eficiente de recursos en la nube.

    Contenido
    6.1. Caching y uso de APIs:

    • Almacenar resultados de peticiones IA para no repetir cargas costosas.
    • Reducir latencia con CDNs o microservicios.
      6.2. Autenticación y autorización seguras:
    • Uso de protocolos como OAuth2 o JWT (JSON Web Tokens).
    • Protección de endpoints contra accesos no autorizados.
      6.3. Escalado de la aplicación:
    • Balanceo de carga y contenedores (Docker/Kubernetes).
    • Monitoreo de rendimiento (Google Cloud Monitoring, AWS CloudWatch, etc.).
      6.4. Buenas prácticas de seguridad en dispositivos móviles:
    • Cifrado de datos sensibles, almacenamiento seguro (Keychain / EncryptedSharedPreferences).

    Recursos Sugeridos

    • OWASP Security para buenas prácticas de desarrollo web y móvil.
    • Documentación de Docker/Kubernetes para contenedores.
    • Artículos sobre “Caching strategies” (Redis, Memcached) y “Securing API keys”.

    Módulo 7: Publicación y Distribución

    Objetivos

    • Conocer los pasos para desplegar la WebApp en un hosting o servicio en la nube (AWS, Azure, Vercel, Netlify).
    • Aprender a compilar y publicar la app móvil en las tiendas oficiales (Google Play Store y Apple App Store).
    • Gestionar versiones, actualizaciones y retroalimentación de usuarios.

    Contenido
    7.1. Despliegue de la WebApp:

    • Uso de servicios gratuitos o de bajo costo (Heroku, Vercel, Netlify).
    • Configuración de dominios y SSL.
      7.2. Compilación de Apps móviles:
    • Generar APK (Android) y archivo IPA (iOS) con las credenciales y certificados adecuados.
    • Uso de Play Console y App Store Connect para publicar la aplicación.
      7.3. Beta testing y retroalimentación:
    • Involucrar usuarios externos (TestFlight para iOS, Beta en Google Play).
    • Recopilar informes de errores y estadísticas de uso.
      7.4. Actualizaciones y mantenimiento:
    • Estrategias de versiones y notificaciones a los usuarios.

    Recursos Sugeridos

    Módulo 8: Proyecto Final y Networking

    Objetivos

    • Aplicar todo lo aprendido en el desarrollo de un proyecto completo (web + móvil) con funcionalidades de IA.
    • Generar un portafolio que sirva de carta de presentación para clientes o empleadores.
    • Conectar con comunidades y foros para compartir experiencias, resolver dudas y seguir aprendiendo.

    Contenido
    8.1. Definición del proyecto final:

    • Seleccionar una idea (ej. una aplicación de clasificación de imágenes, un chatbot de soporte, un traductor, etc.).
    • Desarrollar la parte web y la parte móvil en paralelo.
      8.2. Presentación de la arquitectura y las funcionalidades IA integradas.
      8.3. Testing y ajustes finales: pruebas unitarias, pruebas de usabilidad y rendimiento.
      8.4. Publicación del proyecto en repositorios (GitHub, GitLab) y exhibición en redes sociales profesionales (LinkedIn, foros especializados).

    Recursos Sugeridos

    • GitHub para control de versiones y hosting del código.
    • Comunidades locales o internacionales de AI y desarrollo (Meetup, Reddit, Discord).
    • Ejemplos de proyectos en Awesome AI Projects (GitHub).

    Recomendaciones Generales

    1. Aprende paso a paso: Aunque la IA y el desarrollo de apps pueden parecer complejos, es clave avanzar con pequeños ejemplos.
    2. Practica la integración continua: Usa servicios como GitHub Actions para testear y asegurar la calidad del código.
    3. Cuida la experiencia de usuario: Las aplicaciones con IA deben ser claras al usuario sobre su funcionamiento, limitaciones y privacidad.
    4. Mantente actualizado: La IA evoluciona rápidamente. Sigue blogs, cursos y tutoriales para no quedarte atrás.
    5. Construye comunidad: Participa en foros, Discords de programación y grupos de IA para recibir retroalimentación y colaborar en proyectos.

    Certificación o Reconocimiento

    • Al finalizar cada módulo, puedes elaborar un mini-proyecto o resolver ejercicios prácticos.
    • Puedes otorgar un diploma interno o un certificado simbólico si lo deseas, validando los conocimientos adquiridos.

    Con estos 8 módulos, tendrás una hoja de ruta completa para desarrollar WebApps y Apps móviles que integren tecnologías de Inteligencia Artificial, desde el concepto y la planificación, hasta la publicación y mantenimiento.

    ¡Éxito en tu aprendizaje y en la creación de proyectos innovadores con IA!

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