Fundamentos de IA Aplicada — Estándar (60h · $197)

Operador: ITSEIA ACADEMY S.A.S. (RUC 1793233739001)

Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

Modalidad: Virtual · Área MDT: 06 — Informática y Comunicación

Estructura: 6 módulos × 5 temas × 2h = 60h

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Para quién es

• Profesionales de cualquier sector que quieren construir una base sólida en IA con proyecto aplicado incluido
• Bachilleres o técnicos que buscan un certificado robusto para ingresar al mercado laboral tecnológico ecuatoriano
• Personas que evalúan inscribirse en la carrera de IA de ITSEIA y quieren avanzar con créditos reales
• Equipos corporativos que necesitan formación completa con entregable final demostrable ante sus empleadores
• Profesionales de administración, salud, finanzas o educación que quieren implementar herramientas de IA en su trabajo

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Objetivo general

Desarrollar en los participantes competencias fundamentales de programación en Python, matemáticas orientadas a IA, comprensión del ecosistema de Inteligencia Artificial y lógica computacional, con profundización en cada área y un proyecto integrador que demuestra la aplicación combinada de las cuatro competencias en un caso real ecuatoriano documentado y presentable.

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Módulos y temas

Módulo 1: Fundamentos de Programación en Python (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
1.1	Variables, tipos de datos y operadores	2h	Manejar enteros, flotantes, cadenas, booleanos y tipos compuestos; aplicar operadores aritméticos, lógicos y de comparación en programas reales
1.2	Estructuras de control: if, for y while avanzados	2h	Usar if/elif/else con múltiples condiciones; iterar con for usando enumerate y zip; controlar flujos con break y continue
1.3	Funciones: parámetros, retorno y modularización	2h	Definir funciones con parámetros posicionales y nombrados, retorno múltiple y valores por defecto; documentar con docstrings PEP 257
1.4	Estructuras de datos: listas, diccionarios y conjuntos	2h	Operar listas con comprensión; usar diccionarios anidados; aplicar conjuntos para deduplicación de registros
1.5	Manejo de archivos y errores	2h	Leer y escribir CSV/JSON; capturar errores con try/except; generar log básico de ejecución; procesar declaraciones SRI en Python

Módulo 2: Matemáticas para IA I (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
2.1	Álgebra: ecuaciones y sistemas lineales	2h	Resolver sistemas de dos ecuaciones; conectar con modelos de regresión lineal; implementar con NumPy
2.2	Funciones y su representación gráfica	2h	Graficar funciones lineales, cuadráticas, exponenciales y logarítmicas con GeoGebra; interpretar pendiente y curvatura
2.3	Derivadas: tasa de cambio e intuición del gradiente	2h	Calcular derivadas básicas; interpretar la tasa de cambio instantánea; conectar con gradiente descendente en ML
2.4	Función de costo y minimización	2h	Modelar la función de costo de un modelo de ML; identificar el mínimo analíticamente; interpretar su significado práctico
2.5	Implementación con Python y NumPy	2h	Vectorizar cálculos matemáticos con NumPy; aplicar a series de inflación del INEC Ecuador; producir gráficas con matplotlib

Módulo 3: Introducción a la Inteligencia Artificial (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
3.1	Historia y tipos de IA	2h	Trazar la evolución de la IA desde Turing hasta la IA generativa 2026; distinguir ML supervisado, no supervisado, Deep Learning e IA simbólica
3.2	Machine Learning: cómo aprende una máquina	2h	Entender el ciclo de entrenamiento, validación y predicción; explorar clasificación, regresión y clustering con ejemplos reales
3.3	IA generativa y LLMs en 2026	2h	Comprender cómo funcionan ChatGPT-4o, Claude Sonnet y Gemini; usar Google AI Studio para explorar capacidades multimodales
3.4	Aplicaciones reales en Ecuador: ImagemIA, Banco Pichincha y sector público	2h	Analizar casos documentados de IA en diagnóstico médico (ImagemIA), detección de fraude bancario y atención ciudadana en Ecuador
3.5	Ética, sesgos y LOPDP Ecuador	2h	Identificar sesgos algorítmicos en casos reales; entender la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales ecuatoriana; evaluar impacto laboral

Módulo 4: Lógica Computacional Aplicada (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
4.1	Lógica proposicional y tablas de verdad	2h	Construir proposiciones con conectivos lógicos; generar tablas de verdad completas para AND, OR, NOT, XOR, NAND y NOR
4.2	Álgebra booleana y leyes de De Morgan	2h	Aplicar leyes de identidad, absorción y De Morgan; simplificar expresiones booleanas paso a paso
4.3	Operadores booleanos en Python y SQL	2h	Traducir lógica proposicional a código Python; aplicar operadores en estructuras de control y cláusulas WHERE
4.4	Circuitos lógicos con Logisim Evolution	2h	Simular un semisumador y un multiplexor en Logisim; conectar circuitos lógicos con operaciones booleanas
4.5	Diagramas de flujo y algoritmos de decisión	2h	Diseñar diagramas de flujo profesionales en Draw.io; traducir reglas de negocio a código Python con lógica booleana múltiple

Módulo 5: Proyecto Integrador con Datos Ecuatorianos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
5.1	Definición del problema y diseño algorítmico	2h	Seleccionar un caso real ecuatoriano; definir alcance y criterios de éxito; diseñar el diagrama de flujo antes de codificar
5.2	Desarrollo del programa en Python — parte 1	2h	Implementar la carga y validación de datos reales con manejo de errores; aplicar funciones matemáticas del Módulo 2
5.3	Desarrollo del programa en Python — parte 2	2h	Incorporar lógica condicional compleja; aplicar estructuras de datos adecuadas; integrar lectura/escritura de archivos
5.4	Documentación técnica y GitHub	2h	Escribir un README profesional en GitHub; documentar el código con docstrings; publicar el repositorio
5.5	Presentación y defensa del proyecto	2h	Presentar la solución funcional ante la clase; demostrar en vivo; defender las decisiones técnicas tomadas

Módulo 6: Evaluación, Retroalimentación y Cierre (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
6.1	Revisión técnica de proyectos M1 y M2	2h	Recibir retroalimentación escrita sobre código Python y análisis matemático; identificar errores frecuentes y mejoras concretas
6.2	Revisión técnica de proyectos M3 y M4	2h	Revisar la investigación de IA Ecuador y los ejercicios de lógica; incorporar correcciones al portafolio
6.3	Mejora y refactoring del proyecto integrador	2h	Refactorizar el código del proyecto aplicando feedback del instructor; mejorar documentación y README
6.4	Publicación del portafolio en GitHub	2h	Organizar el repositorio con cinco proyectos; escribir el README de presentación personal con competencias
6.5	Mentoría de carrera y cierre	2h	Recibir orientación para entrevistas técnicas; planificar el siguiente paso hacia el Período 2 de la carrera de IA

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Proyectos prácticos

Proyecto	Módulo	Dataset / Fuente	Descripción
Procesador de declaraciones tributarias	M1	SRI Ecuador (datos abiertos)	Script Python que lee CSV de declaraciones de IVA, valida campos, calcula totales y exporta reporte con log de errores
Análisis matemático de precios INEC	M2	Índice de Precios al Consumidor — INEC	Funciones aplicadas a series de inflación ecuatoriana 2020–2026; derivadas para detectar aceleración; graficado con NumPy
Mapa del ecosistema IA Ecuador 2026	M3	Investigación documental	Documento sobre adopción de IA en Banco Pichincha, ImagemIA, Telconet y Ministerio de Salud Pública
Algoritmos de decisión empresarial	M4	Casos de negocio simulados	Diagrama Draw.io más código Python que automatiza aprobación de crédito con condiciones booleanas verificadas con tablas de verdad
Proyecto integrador: solución ecuatoriana	M5	SRI / INEC / MAGAP / datos propios	Programa Python que combina las cuatro competencias aplicado a un caso real elegido por el participante; documentado en GitHub

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Herramientas

Herramienta	Versión 2026	Uso en el curso
Python	3.12 LTS	Lenguaje principal de programación
VS Code	1.88+	Editor de código con extensiones Python y Jupyter
Jupyter Notebook	7.x	Entorno interactivo para práctica y entrega
Google Colab	(cloud)	Alternativa sin instalación local
NumPy	1.26+	Cálculo numérico y vectorización matemática
GeoGebra	6.0 (web)	Graficado de funciones e interpretación geométrica
Wolfram Alpha	(web)	Verificación de cálculos matemáticos y derivadas
ChatGPT	GPT-4o	Demostración de IA generativa y asistencia de código
Claude	Sonnet 4	Razonamiento, análisis ético y asistencia técnica
Google AI Studio	Gemini 1.5	Exploración de modelos multimodales
Logisim Evolution	3.8	Simulación de circuitos lógicos
Draw.io	(web)	Diagramas de flujo y diseño algorítmico
GitHub	(web)	Control de versiones y portafolio profesional
Replit	(web)	Práctica de programación en línea

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Metodología

El curso aplica el modelo "aprender haciendo" (learning by doing): 30% explicación con contexto ecuatoriano + 40% práctica guiada con el instructor + 30% ejercicio entregable autónomo. El Módulo 6 incorpora retroalimentación personalizada que replica la dinámica de code review en equipos profesionales reales.

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Evaluación

Componente	Peso
Ejercicios prácticos Módulo 1 — programación Python	15%
Ejercicios prácticos Módulo 2 — matemáticas con Python y GeoGebra	15%
Análisis de casos IA Ecuador y presentación Módulo 3	15%
Ejercicios de lógica, tablas de verdad y diagramas Módulo 4	15%
Proyecto integrador (propuesta, desarrollo, documentación y defensa)	30%
Participación activa en sesiones sincrónicas y foros	10%
**TOTAL**	**100%**

• Asistencia mínima: 70% (42h de 60h)
• Calificación mínima de aprobación: 70/100
• Escala: 0–100

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Salida laboral Ecuador 2026

Rol	Salario mensual estimado	Sector principal
Asistente de proyectos de IA	$800–$1,100	Startups tecnológicas, consultoras
Analista de datos con Python	$750–$1,050	Banca, retail, telecomunicaciones
Desarrollador junior con conocimientos de IA	$900–$1,300	Empresas tecnológicas, agencias
Facilitador de herramientas de IA	$800–$1,200	Educación, capacitación corporativa
Automatizador de procesos con Python	$850–$1,150	Cualquier sector con procesos repetitivos

Empresas que contratan en Ecuador: Banco Pichincha, Banco Guayaquil, Claro Ecuador, Telconet, Corporación Favorita, ImagemIA, Ministerio de Salud Pública, startups de Quito y Guayaquil.

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Certificado MDT

Denominación oficial: Fundamentos de Inteligencia Artificial Aplicada

Horas: 60 · Nivel: Corta duración (MDT Ecuador — Categoría según SETED)

Emisor: ITSEIA ACADEMY S.A.S. · Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

RUC operador: 1793233739001 · Modalidad: Virtual · Área: 06 — Informática y Comunicación

Especialidad: Inteligencia Artificial Aplicada

El certificado es emitido por el Ministerio de Trabajo del Ecuador a través del operador autorizado ITSEIA ACADEMY S.A.S. Es reconocido para bonificaciones salariales, concursos de méritos en el sector público y presentación ante empleadores privados del Ecuador.

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Fuentes

• SRI Ecuador — datos abiertos: sri.gob.ec
• INEC — Índice de Precios al Consumidor: ecuadorencifras.gob.ec
• BCE — Banco Central del Ecuador: bce.fin.ec
• MAGAP — datos agrícolas abiertos: agricultura.gob.ec
• Multitrabajos Ecuador (salarios referencia, marzo 2026)
• Computrabajo Ecuador Q1 2026

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*ITSEIA ACADEMY S.A.S. — Instituto Ecuatoriano de Inteligencia Artificial*

*itseia.ai | administracion@itseia.ai | Abril 2026*

Reservar Estándar por $197

Fundamentos de IA Aplicada — Completo (80h · $297)

Operador: ITSEIA ACADEMY S.A.S. (RUC 1793233739001)

Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

Modalidad: Virtual · Área MDT: 06 — Informática y Comunicación

Estructura: 8 módulos × 5 temas × 2h = 80h

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Para quién es

• Profesionales que buscan la formación más completa en fundamentos de IA con portafolio publicado y verificable en GitHub
• Bachilleres que quieren ingresar al mercado laboral con evidencia de competencias reales demostradas ante empleadores
• Personas que planean continuar con la carrera de IA de ITSEIA y quieren el mejor punto de partida posible con créditos reconocidos
• Equipos corporativos que necesitan formación profunda con mentoría grupal y entregables presentables a la organización
• Profesionales que quieren cambiar de carrera hacia tecnología y necesitan construir un portafolio desde cero con acompañamiento

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Objetivo general

Desarrollar en los participantes competencias sólidas de programación en Python, matemáticas orientadas a IA, comprensión del ecosistema de Inteligencia Artificial y lógica computacional, consolidando un portafolio profesional en GitHub con proyectos documentados, retroalimentación técnica personalizada y sesiones de mentoría grupal que preparan al participante para entrevistas y roles de entrada en el mercado tecnológico ecuatoriano.

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Módulos y temas

Módulo 1: Fundamentos de Programación en Python (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
1.1	Variables, tipos de datos y operadores completos	2h	Manejar todos los tipos de datos primitivos y compuestos; aplicar operadores aritméticos, lógicos, de comparación y de asignación compuesta
1.2	Estructuras de control avanzadas	2h	Usar if/elif/else con múltiples condiciones; iterar con for usando enumerate y zip; controlar flujos con break, continue y else en bucles
1.3	Funciones completas: parámetros, lambda y módulos	2h	Definir funciones con parámetros posicionales, nombrados y por defecto; crear lambdas; organizar código en módulos reutilizables
1.4	Estructuras de datos: listas, diccionarios y conjuntos	2h	Aplicar comprensión de listas y diccionarios; usar conjuntos para deduplicación; anidar estructuras de datos complejas
1.5	Manejo de archivos, errores y algoritmos elementales	2h	Leer y escribir CSV/JSON; capturar errores con try/except/finally; implementar búsqueda y ordenamiento con análisis introductorio de complejidad

Módulo 2: Matemáticas para IA I — Álgebra y Funciones (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
2.1	Álgebra lineal básica: vectores y matrices	2h	Operar vectores y matrices en NumPy; conectar operaciones matriciales con el aprendizaje automático
2.2	Sistemas de ecuaciones lineales y regresión	2h	Resolver sistemas 2x2; conectar con modelos de regresión lineal; implementar con NumPy y visualizar con matplotlib
2.3	Funciones matemáticas y representación gráfica	2h	Graficar funciones lineal, cuadrática, exponencial y logarítmica con GeoGebra; interpretar pendiente, curvatura y asíntotas
2.4	Derivadas y gradiente descendente	2h	Calcular derivadas básicas; interpretar la tasa de cambio instantánea; conectar con el gradiente descendente en ML
2.5	Función de costo y optimización numérica	2h	Modelar la función de costo de un modelo de ML; encontrar mínimos analítica y numéricamente; implementar con Python y matplotlib

Módulo 3: Introducción a la Inteligencia Artificial (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
3.1	Historia y evolución de la IA hasta 2026	2h	Trazar la evolución desde Turing hasta la IA generativa; entender los inviernos de la IA y el auge del Deep Learning
3.2	Tipos de IA: ML, Deep Learning e IA generativa	2h	Distinguir ML supervisado/no supervisado, aprendizaje por refuerzo, redes neuronales profundas y LLMs
3.3	Aplicaciones reales en Ecuador: ImagemIA, Banco Pichincha y MAGAP	2h	Analizar casos documentados en diagnóstico médico (ImagemIA), fraude bancario y análisis predictivo agrícola
3.4	Herramientas actuales: ChatGPT, Claude y Google AI Studio	2h	Usar ChatGPT-4o, Claude Sonnet y Gemini con criterio; evaluar capacidades, límites y costos de cada modelo
3.5	Ética, LOPDP Ecuador y regulación global	2h	Identificar sesgos algorítmicos en casos reales; entender la LOPDP Ecuador y el EU AI Act; evaluar impacto laboral

Módulo 4: Lógica Computacional (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
4.1	Lógica proposicional y tablas de verdad completas	2h	Construir proposiciones con todas las conectivas lógicas; analizar tautologías y contradicciones; verificar validez de argumentos
4.2	Álgebra booleana y simplificación	2h	Aplicar leyes de identidad, absorción, De Morgan y doble negación; simplificar expresiones booleanas con Karnaugh introductorio
4.3	Operadores booleanos en Python y SQL	2h	Traducir lógica proposicional a código Python; aplicar operadores en estructuras de control, cláusulas WHERE y filtros de DataFrames
4.4	Circuitos lógicos con Logisim Evolution	2h	Simular semisumador, multiplexor y demultiplexor; conectar circuitos con operaciones booleanas implementadas en Python
4.5	Diagramas de flujo y formalización de razonamientos	2h	Diseñar diagramas de flujo profesionales con Draw.io; aplicar modus ponens y modus tollens; traducir reglas de negocio a código

Módulo 5: Proyecto Integrador con Datos Ecuatorianos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
5.1	Definición del problema y diseño algorítmico	2h	Seleccionar un caso real ecuatoriano (salud, finanzas, educación, retail o agro); diseñar el diagrama de flujo antes de codificar
5.2	Desarrollo del programa: carga y validación	2h	Implementar ingesta de datos reales con manejo de errores; aplicar funciones matemáticas del Módulo 2 al problema
5.3	Desarrollo del programa: lógica y estructuras de datos	2h	Incorporar lógica condicional compleja; seleccionar estructuras de datos adecuadas; integrar lectura/escritura de archivos
5.4	Documentación técnica y GitHub	2h	Escribir un README profesional en GitHub con descripción, arquitectura e instrucciones; documentar el código con docstrings
5.5	Presentación funcional y defensa	2h	Demostrar la solución en vivo ante la clase; defender las decisiones técnicas; responder preguntas del instructor

Módulo 6: Álgebra Lineal y Conexión con Machine Learning (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
6.1	Vectores y operaciones en NumPy	2h	Crear, indexar y operar vectores en NumPy; aplicar producto punto y normas; conectar con representación de datos en ML
6.2	Matrices y multiplicación matricial	2h	Multiplicar matrices en NumPy; entender la transpuesta e inversa; conectar con capas de una red neuronal simple
6.3	Regresión lineal desde cero con Python	2h	Implementar regresión lineal sin scikit-learn; calcular coeficientes con álgebra; visualizar ajuste con matplotlib
6.4	Perceptrón: la neurona artificial	2h	Implementar un perceptrón simple en Python; entender activación, pesos y bias; ejecutar el ciclo de entrenamiento
6.5	Evaluación de modelos: métricas de error	2h	Calcular MSE, RMSE y R²; interpretar el ajuste del modelo sobre datos del INEC; conectar con el Período 2 de la carrera

Módulo 7: Herramientas de IA en el Trabajo Real (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
7.1	Prompt engineering con Claude y ChatGPT	2h	Aplicar técnicas de prompting (chain-of-thought, few-shot, rol system); obtener salidas estructuradas útiles para programar
7.2	GitHub Copilot: asistencia de código con IA	2h	Usar Copilot para acelerar la escritura de funciones, tests y documentación; evaluar críticamente el código sugerido
7.3	Automatización con IA: casos reales Ecuador	2h	Construir un flujo de trabajo que combina Python con Claude API para automatizar un análisis repetitivo
7.4	Google AI Studio y modelos multimodales	2h	Explorar Gemini 1.5 Flash y Pro; enviar imágenes, audio y texto; evaluar capacidades para casos de uso en Ecuador
7.5	Limitaciones y criterio de uso de herramientas IA	2h	Identificar alucinaciones, límites de contexto y sesgos; desarrollar criterio para elegir la herramienta correcta en cada tarea

Módulo 8: Portafolio, Retroalimentación y Mentoría (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
8.1	Revisión técnica de proyectos M1–M2	2h	Recibir retroalimentación escrita sobre código y análisis matemático; incorporar correcciones con refactoring guiado
8.2	Revisión técnica de proyectos M3–M4	2h	Revisar la investigación de IA Ecuador y los ejercicios de lógica; mejorar documentación y coherencia técnica
8.3	Revisión del proyecto integrador (M5) y álgebra lineal (M6)	2h	Revisar la solución funcional y la implementación de regresión; incorporar mejoras sugeridas por el instructor
8.4	Publicación del portafolio completo en GitHub	2h	Organizar el repositorio con todos los proyectos; redactar el README de presentación personal; configurar perfil público
8.5	Mentoría grupal: entrevistas y plan de carrera	2h	Simular una entrevista técnica básica; recibir orientación para el Período 2; conocer las empresas que contratan en Ecuador

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Proyectos prácticos

Proyecto	Módulo	Dataset / Fuente	Descripción
Sistema de procesamiento tributario SRI	M1	SRI Ecuador (datos abiertos)	Programa Python completo que lee, valida, procesa y reporta datos de declaraciones de IVA desde CSV; incluye log y reporte formateado
Análisis matemático con Python, NumPy y GeoGebra	M2	INEC Ecuador 2020–2026	Implementación de funciones de costo, derivadas y optimización aplicadas a series de inflación; graficado con matplotlib y GeoGebra
Investigación IA en Ecuador: casos reales 2026	M3	Investigación documental	Documento sobre IA en Banco Pichincha (fraude) e ImagemIA (diagnóstico); análisis ético de sesgos y privacidad con LOPDP
Sistema de decisión con lógica booleana y circuitos	M4	Casos de negocio reales adaptados	Diagrama Draw.io más código Python para automatizar decisión empresarial verificada con circuitos Logisim Evolution
Proyecto integrador: caso ecuatoriano completo	M5	SRI / INEC / MAGAP / sector salud	Solución Python que integra las cuatro competencias aplicada a caso real elegido; documentada en GitHub con README profesional
Regresión lineal y perceptrón desde cero	M6	INEC Ecuador	Implementación de regresión lineal y perceptrón sin librerías de ML; visualización con matplotlib; evaluación con MSE y R²
Flujo de trabajo con Claude API	M7	Datos propios del participante	Script Python que usa Claude API para automatizar un análisis repetitivo; evaluación crítica de los resultados generados
Portafolio profesional publicado en GitHub	M8	Todos los proyectos revisados	Repositorio GitHub organizado con ocho proyectos, README de presentación personal y perfil público verificable

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Herramientas

Herramienta	Versión 2026	Uso en el curso
Python	3.12 LTS	Lenguaje principal de programación
VS Code	1.88+	Editor de código con extensiones Python, Jupyter y GitHub
Jupyter Notebook	7.x	Entorno interactivo para práctica y entrega
Google Colab	(cloud)	Alternativa en la nube, soporte GPU gratuito
NumPy	1.26+	Cálculo numérico, vectorización y álgebra lineal
matplotlib	3.8+	Visualización de funciones matemáticas y resultados
GeoGebra	6.0 (web)	Graficado interactivo de funciones
Wolfram Alpha	(web)	Verificación de cálculos matemáticos
ChatGPT	GPT-4o	IA generativa y asistencia de código
Claude	Sonnet 4	Razonamiento, análisis ético y Claude API
Google AI Studio	Gemini 1.5 Flash/Pro	Modelos multimodales gratuitos
GitHub Copilot	2026	Asistencia de código con IA
Logisim Evolution	3.8	Simulación de circuitos lógicos digitales
Draw.io	(web)	Diagramas de flujo y diseño algorítmico
GitHub	(web)	Control de versiones y portafolio profesional
Replit	(web)	Práctica de programación en línea

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Metodología

El curso Completo aplica el modelo "aprender haciendo con revisión de pares" (project-based learning + peer review): 20% explicación con contexto ecuatoriano + 40% práctica guiada en vivo + 40% entregable autónomo por módulo. El Módulo 8 replica la dinámica de code review en equipos profesionales reales e incluye simulación de entrevista técnica.

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Evaluación

Componente	Peso
Proyecto Módulo 1 — programación Python completa y documentada	10%
Proyecto Módulo 2 — matemáticas implementadas con visualización	10%
Investigación y presentación Módulo 3 — IA en Ecuador 2026	10%
Proyecto Módulo 4 — lógica, circuitos y diagramas	10%
Proyecto integrador Módulo 5 (propuesta, desarrollo, documentación, defensa)	25%
Proyecto Módulo 6 — regresión lineal y perceptrón	10%
Flujo de trabajo con IA Módulo 7	5%
Portafolio GitHub completo con retroalimentación incorporada (Módulo 8)	10%
Participación en sesiones sincrónicas, foros y mentorías	10%
**TOTAL**	**100%**

• Asistencia mínima: 70% (56h de 80h)
• Calificación mínima de aprobación: 70/100
• Escala: 0–100

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Salida laboral Ecuador 2026

Rol	Salario mensual estimado	Sector principal
Desarrollador junior con conocimientos de IA	$950–$1,400	Startups, empresas tecnológicas
Analista de datos con Python y portafolio	$900–$1,300	Banca, retail, telecomunicaciones
Asistente de proyectos de Machine Learning	$1,000–$1,500	Consultoras de IA, centros de datos
Facilitador técnico de herramientas de IA	$900–$1,300	Educación, capacitación corporativa
Freelancer / consultor junior de IA	$800–$2,000	Independiente, proyectos LATAM remotos

Empresas que contratan en Ecuador: Banco Pichincha, Banco Guayaquil, Banco del Pacífico, Claro Ecuador, Telconet, Corporación Favorita, ImagemIA, Ministerio de Salud Pública, CNT, startups tecnológicas en Quito (Kushki, Datil, La Factoría).

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Certificado MDT

Denominación oficial: Fundamentos de Inteligencia Artificial Aplicada

Horas: 80 · Nivel: Corta duración (MDT Ecuador — Categoría según SETED)

Emisor: ITSEIA ACADEMY S.A.S. · Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

RUC operador: 1793233739001 · Modalidad: Virtual · Área: 06 — Informática y Comunicación

Especialidad: Inteligencia Artificial Aplicada

El certificado es emitido por el Ministerio de Trabajo del Ecuador a través del operador autorizado ITSEIA ACADEMY S.A.S. Es reconocido para bonificaciones salariales, concursos de méritos en el sector público y presentación ante empleadores privados del Ecuador.

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Fuentes

• SRI Ecuador — datos abiertos: sri.gob.ec
• INEC — Índice de Precios al Consumidor: ecuadorencifras.gob.ec
• BCE — Banco Central del Ecuador: bce.fin.ec
• MAGAP — datos agrícolas: agricultura.gob.ec
• Multitrabajos Ecuador (salarios referencia, marzo 2026)
• Computrabajo Ecuador Q1 2026

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*ITSEIA ACADEMY S.A.S. — Instituto Ecuatoriano de Inteligencia Artificial*

*itseia.ai | administracion@itseia.ai | Abril 2026*

Reservar Completo por $297