El curso se divide en 5 unidades:

Unidad 1: Fundamentos de Programación y Lógica en Python

• Presentar los fundamentos de la programación y el lenguaje Python.
• Explicar el uso de estructuras de control para gestionar el flujo de ejecución en los programas.
• Enseñar el desarrollo y uso de funciones, así como técnicas para el manejo de errores.
• Introducir las estructuras de datos básicas en Python para la gestión y manipulación eficiente de información.

Unidad 2: Programación Orientada a Objetos y Estructuras de Datos Avanzadas

• Introducir los principios de la Programación Orientada a Objetos (POO) para modelar y resolver problemas de forma estructurada.
• Analizar el uso de módulos en Python para organizar y reutilizar código de manera eficiente.
• Explorar estructuras de datos avanzadas para optimizar el almacenamiento y manejo de información en los programas.

Unidad 3: Aplicaciones de Python

• Enseñar el desarrollo de aplicaciones web utilizando Gradio y FastAPI para crear interfaces interactivas y servicios API eficientes.
• Introducir técnicas de análisis de datos mediante el uso de bibliotecas como Pandas y Numpy para la manipulación y procesamiento de datos de manera efectiva.

Unidad 4: Inteligencia Artificial y Machine Learning

• Presentar los fundamentos de la Inteligencia Artificial y su impacto en la resolución de problemas complejos.
• Introducir los conceptos básicos del machine learning y su aplicación en diversos contextos.
• Enseñar las bases del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para trabajar con datos textuales.
• Familiarizar a los estudiantes con la biblioteca Hugging Face y su ecosistema.
• Explorar el uso de transformers y pipelines para simplificar el desarrollo de soluciones basadas en IA.
• Implementar tareas prácticas utilizando modelos preentrenados y personalizaciones avanzadas.

Unidad 5: Proyecto Final

• Planificar el proyecto para estructurar objetivos, recursos y cronogramas de trabajo.
• Diseñar e implementar funcionalidades básicas que sirvan como base para el desarrollo del proyecto.
• Aplicar análisis de datos y técnicas de visualización para interpretar y comunicar resultados de manera efectiva.
• Finalizar el proyecto integrando todas las funcionalidades y presentar los resultados de forma profesional y estructurada.