Objetivo General

Fortalecer las competencias avanzadas para desarrollar aplicaciones multiplataforma que integren modelos de inteligencia artificial, optimizando su rendimiento, experiencia de usuario y despliegue en entornos móviles y web.

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Objetivos Específicos

         Integrar modelos de IA (visión, texto o lenguaje) en entornos multiplataforma.
         Diseñar APIs y servicios backend que soporten aplicaciones inteligentes.
         Aplicar técnicas de optimización y despliegue de modelos en producción.
         Desarrollar una aplicación funcional con IA embebida o conectada a la nube.

Módulo 1:

        Arquitectura y Entorno Multiplataforma con IA
        Contenidos:
        Arquitectura avanzada para apps con IA (frontend + backend + nube).
        Configuración de entornos multiplataforma: Flutter, React Native o .NET MAUI.
        Comunicación entre la aplicación y modelos IA (REST, WebSocket).
        Estrategias de integración local vs. servicios cloud.
        Actividad Práctica: Configuración de entorno y conexión con un modelo IA preentrenado.

Módulo 2:

        Modelos Avanzados y APIs de IA
        Contenidos:
        Integración de modelos de lenguaje (LLMs) y visión computacional.
        Uso de APIs de IA: OpenAI, Hugging Face, Google Vertex AI.
        Inferencia en tiempo real y optimización en dispositivos móviles.
        Casos de uso: asistentes, análisis de texto, reconocimiento de imágenes.
        Actividad Práctica: Desarrollo de una app con asistente inteligente o analizador visual.

Módulo 3:

        Backend Inteligente y Seguridad
        Contenidos:
        Diseño de microservicios y APIs REST para IA.
        Integración con bases de datos inteligentes y analítica de datos.
        Seguridad y autenticación (OAuth2, JWT, control de acceso a IA).
        Despliegue del backend en contenedores (Docker, FastAPI, Firebase).
        Actividad Práctica: Creación y consumo de un servicio IA desde una app móvil o web.

Módulo 4:

        Experiencia de Usuario Inteligente (UX/UI + IA)
        Contenidos:
        Interfaces adaptativas y predictivas con IA.
        Implementación de chatbots, voz a texto y personalización de contenido.
        Integración de herramientas de analítica para optimizar la experiencia.
        Actividad Práctica: Prototipo de interfaz que personaliza recomendaciones con IA.