1.1 Definición y evolución de la IA
1.2 Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning
1.3 Tipos de IA: débil, fuerte, general
1.4 Componentes básicos de un sistema de IA
1.5 Ética y sesgo en IA
1.6 Casos de uso actuales de IA en productos
1.7 Limitaciones y riesgos de la IA
1.8 Introducción a marcos y herramientas comunes (TensorFlow, PyTorch)
1.9 Tendencias emergentes en IA

2.1 Pensamiento de diseño centrado en el usuario
2.2 Identificación de problemas que pueden resolverse con IA
2.3 Ideación y prototipado de soluciones inteligentes
2.4 Diseño de experiencias de usuario asistidas por IA
2.5 UX/UI en interfaces basadas en IA
2.6 Proceso de validación de producto
2.7 Desarrollo de prototipos funcionales
2.8 Diseño ético de productos con IA
2.9 Co-creación con stakeholders

3.1 Tipos de datos para productos de IA
3.2 Recolección y almacenamiento de datos
3.3 Preparación, limpieza y transformación de datos
3.4 Data labeling y anotación para entrenamiento
3.5 Evaluación de calidad de datos
3.6 Creación de datasets sintéticos
3.7 Herramientas de gestión de datos (DataOps)
3.8 Consideraciones legales y privacidad de datos
3.9 Introducción al gobierno de datos

4.1 Selección de algoritmos adecuados según el problema
4.2 Modelos supervisados y no supervisados
4.3 Entrenamiento, validación y testeo de modelos
4.4 Ajuste de hiperparámetros
4.5 Métricas de evaluación de modelos (precisión, recall, F1, etc.)
4.6 Interpretabilidad del modelo
4.7 Uso de AutoML y pipelines automatizados
4.8 Control de versiones de modelos (MLflow, DVC)
4.9 Comparación de modelos y selección final

5.1 Arquitectura de productos con IA
5.2 APIs y microservicios para IA
5.3 Embedding de modelos en aplicaciones web y móviles
5.4 Flujo de datos en tiempo real vs batch
5.5 Implementación en la nube (AWS, Azure, GCP)
5.6 IA en edge computing
5.7 Mantenimiento e iteración del modelo
5.8 Logging y trazabilidad del modelo
5.9 Uso de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes)

6.1 Pruebas A/B en funcionalidades de IA
6.2 Medición de la experiencia del usuario
6.3 Tasa de error y análisis de fallos del sistema
6.4 Feedback loop para mejora continua
6.5 Evaluación de impacto ético y social
6.6 Validación con usuarios reales
6.7 Medición del retorno de inversión (ROI)
6.8 Seguridad y resiliencia de productos IA
6.9 Preparación para escalabilidad

1.1 ¿Qué son ChatGPT, Gemini AI y Claude AI?
1.2 Historia y evolución de los modelos de lenguaje.
1.3 Historia y Evolución de la IA Conversacional
1.4 Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
1.5 Modelos de IA Conversacional: ¿Cómo Funcionan?
1.6 Tipos de Modelos de IA Conversacional
1.7 Entrenamiento y Fine-Tuning de Modelos de IA Conversacional
1.8 Aplicaciones y Tendencias Futuras de la IA Conversacional

2.1 Arquitectura y funcionamiento básico de cada modelo
2.2 Diferencias entre ellos.
2.3 Introducción a los Modelos de Lenguaje Basados en IA
2.4 ¿Qué es un modelo de lenguaje y cómo funciona?
2.5 Historia y evolución de ChatGPT
2.5.1 Tecnología base: Transformers y GPT (Generative Pre-trained Transformer)
2.5.2 Aplicaciones y casos de uso en productividad, atención al cliente y educación
2.6 Gemini AI: Capacidades y Diferencias con Otros Modelos
2.7 Claude AI: Inteligencia Contextual y Procesamiento de Datos
2.8 Comparación Entre ChatGPT, Gemini AI y Claude AI
2.9 Futuro de los Modelos de IA Conversacional

3.1 Introducción a la Creación de Contenido con IA
3.2 Técnicas de Prompt Engineering para Maximizar Resultados
3.3 Redacción de Artículos y Blogs con ChatGPT
3.4 Uso de ChatGPT para Marketing y Redes Sociales
3.5 Edición y Mejora de Contenido con IA
3.6 Automatización de Contenido con ChatGPT
3.7 Generación de textos, artículos y respuestas automatizadas
3.8 Optimización de prompts para resultados específicos

4.1 Introducción a Gemini AI
4.2 Arquitectura y Funcionamiento de Gemini AI
4.3 Generación de Contenido con Gemini AI
4.4 Gemini AI en la Programación y Desarrollo
4.5 Integración de Gemini AI en Flujos de Trabajo
4.6 Limitaciones y Consideraciones Éticas
4.7 Aplicaciones avanzadas de Gemini AI en análisis y generación de datos.
4.8 Herramientas específicas y casos de uso destacado

5.1 Introducción a Claude AI y su Enfoque en la Resolución de Problemas
5.2 Análisis y Comprensión del Problema con Claude AI
5.3 Aplicación de Claude AI en la Resolución de Problemas Técnicos
5.4 Claude AI en la Toma de Decisiones y Estrategias Empresariales
5.5 Optimización del Aprendizaje y Creatividad con Claude AI
5.6 Desafíos y Ética en el Uso de Claude AI para la Resolución de Problemas
5.7 Capacidades de análisis profundo y toma de decisiones asistida
5.8 Implementación de Claude AI en estrategias empresariales

6.1 Evaluación de Desempeño en Diferentes Tareas
6.2 Principales Modelos de IA Conversacional
6.3 Capacidades y Limitaciones de los Modelos
6.4 Casos de Uso en Aplicaciones Prácticas
6.5 Ética y Sesgos en los Modelos de IA
6.6 Selección del Modelo Adecuado para Cada Necesidad
6.7 Escenarios en los que cada modelo destaca.
6.8 Selección del modelo adecuado para diferentes tareas.