Escuela Internacional CACIC

Este curso presenta los principales métodos de investigación aplicables en Ingeniería del software. Se enfoca en los métodos de investigación más utilizados en el ámbito de la informática para la elaboración de estados del arte rigurosos, relevantes y con potencial de publicación en foros científicos de prestigio. Se abordarán tanto métodos primarios como encuestas y grupos focales (focus groups) como métodos secundarios como las revisiones sistemáticas de la literatura y los mapeos sistemáticos.

Contenido Mínimo:

El curso cubre fundamentos de IA, LLMs, y agentes inteligentes. Aborda conceptos básicos, arquitecturas, workflows agénticos, desarrollo de agentes con herramientas, y sistemas multiagentes, con un enfoque práctico en frameworks como LangChain, LangGraph y CrewAI.

Contenido Mínimo:

• Introducción a la IA, IA Generativa y Agentes Inteligentes
• Arquitecturas y Workflows Agénticos
• Desarrollo de Agentes Avanzados
• Sistemas Multiagentes

Una introducción a nociones básicas de información y computación cuántica acentuando su diferencia con sistemas clásicos.

Contenido Mínimo:
Estados cuánticos, evolución unitaria, qubits, compuertas, entrelazamiento, teorema de Bell. Elementos de computación, comunicaciones, criptografía y generación de números aleatorios.

Este curso introduce los conceptos fundamentales de las redes de sensores, el paradigma de Edge Computing y las plataformas de Internet de las Cosas (IoT), desde una perspectiva aplicada y accesible para estudiantes en etapas iniciales de sus carreras. Se busca que los estudiantes comprendan el funcionamiento de sistemas distribuidos, reconozcan sus componentes principales y puedan experimentar con nodos sensores, microcontroladores y plataformas de visualización.

Contenido Mínimo:

• Introducción a las redes de sensores
• Programación y simulación de microcontroladores
• Plataformas IoT
• Edge Computing e integración de plataformas

Este curso ofrece una visión sobre el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de ciberarmas, abarcando desde técnicas de ataque automatizadas hasta la evasión de sistemas de defensa. Se explorarán herramientas de machine learning y deep learning aplicadas a la ciberseguridad ofensiva, con énfasis en técnicas de generación de malware, ataques a sistemas autónomos y elusión de mecanismos de detección. El curso combina teoría y práctica, permitiendo a los participantes aplicar los conocimientos adquiridos en entornos controlados y éticamente supervisados

Contenido Mínimo:

• Introducción a la ciberseguridad .
• Fundamentos de machine learning y deep learning en ciberseguridad
• Ingeniería de malware con IA
• Evasión de sistemas de detección
• Simulación de ciberataques con IA