# Inteligencia Artificial Aplicada y Segura

> Nivel: universitario · 48 horas · Idioma principal: ES

## Descripcion

IA aplicada con seguridad como requisito, no como añadido: fundamentos de ML, LLMs y prompt engineering responsable, ataques adversariales y proyecto final de asistente educativo con salvaguardas.

## Objetivos de aprendizaje (evidencia)

- Explicar el ciclo de vida de un modelo de ML sin tecnicismos vacíos
- Diseñar prompts y flujos con LLM de forma responsable y verificable
- Identificar ataques adversariales, poisoning y prompt injection
- Construir un mini-asistente educativo con salvaguardas documentadas

## Evaluacion estilo Harvard

- Participacion y ejercicios semanales: 30%
- Quizzes formativos por semana: 30%
- Proyecto final con evidencia: 40%
- Todo se aprueba demostrando, no adivinando.

## Cronograma

## Semana 1: Fundamentos de ML sin humo

- [LECTURA] Datos → modelo → predicción → error
- [EJERCICIO] Clasificador de juguete
## Semana 2: LLMs y prompt engineering responsable

- [LECTURA] Cómo funciona un LLM (y qué no hace)
- [EJERCICIO] Prompt ROL + TAREA + CONTEXTO + FORMATO
## Semana 3: Ataques a sistemas de IA

- [LECTURA] Adversarial, poisoning, prompt injection
- [EJERCICIO] Inyección de prompt en laboratorio
## Semana 4: Proyecto: asistente educativo con salvaguardas

- [PROYECTO] Tutor de una lección del campus
- [EXAMEN] Defensa del proyecto

## Recursos

Ver [recursos.md](recursos.md) — bancos abiertos + Drive do Pobre.