Explorar Cursos Abiertos
Desde los fundamentos hasta la vanguardia, gratuitos para todos.
Curso Introductorio de Inteligencia Artificial
Aprenda los conceptos básicos de la inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural.
Introducción a la Programación con Python
Aprende Python, un lenguaje de programación popular, cubriendo los conceptos básicos para todo, desde el desarrollo web y de software hasta ciencia de datos y aseguramiento de calidad. Las habilidades adquiridas incluyen escribir programas en Python 3 y simplificar el código.
Aprendizaje Profundo Aplicado con PyTorch (De cero a maestría)
Este curso ofrece una introducción completa al Aprendizaje Profundo utilizando PyTorch, el marco más popular para la investigación en aprendizaje automático. Comenzando desde los fundamentos de tensores, los estudiantes avanzarán a través de todo el flujo de trabajo de ML, visión por computadora, ingeniería de software modular, transferencia de aprendizaje y despliegue de modelos. El plan de estudios es "código primero", enfatizando la implementación práctica y la experimentación.
Introducción al Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en aprender representaciones de características complejas y jerárquicas a partir de datos brutos utilizando redes neuronales artificiales. El curso cubre los principios fundamentales, las matemáticas subyacentes, los conceptos de optimización (descenso por gradiente, propagación hacia atrás), los módulos de red (capas lineales, convolucionales, de pooling) y las arquitecturas comunes (CNNs, RNNs). Se presentan aplicaciones como visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje por refuerzo. Los estudiantes utilizarán la biblioteca de aprendizaje profundo PyTorch para la implementación y completarán un proyecto final basado en un escenario del mundo real.
Laboratorio Mágico de IA
Una estructura de curso rigurosa que integra cuatro secciones principales: Fundamentos de IA, Generación con Modelos Grandes (GenAI y LLM), Agentes y Computación Evolutiva (destacado como característica de PolyU) y Ética. La lógica del curso avanza secuencialmente a través de Percepción y Datos (Lecciones 1-3), Cognición y Generación (Lecciones 4-6), Agentes y Evolución (Lecciones 7-9) y concluye con Ética y Futuro (Lección 10).
Bootcamp de Dominio en IA: De Cero a Arquitecto de Agente
Un bootcamp intensivo de 5 sesiones diseñado para transformar a principiantes en arquitectos de agentes de IA. El plan de estudios cubre el marco 'BRIC' para la ingeniería de prompts, aceleración de contenido para lectura y redacción viral, automatización en el trabajo para Excel y PowerPoint, construcción de un 'Segundo Cerebro' utilizando RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y creación de empleados digitales autónomos.
Guía Avanzada de Ingeniería de Prompts
Una guía avanzada y completa para dominar la inteligencia artificial mediante lógica estructurada e instrucciones precisas. El curso abarca marcos estructurales (CO-STAR), el aprendizaje de pocos ejemplos (Few-Shot), el razonamiento en cadena de pensamiento, las restricciones de formato de salida (JSON/Marcdown) y la gestión del sistema de prompts para resolver problemas como alucinaciones de IA y resultados lógicos deficientes.
OpenClaw: Arquitectura, desarrollo y seguridad para agentes de IA locales
Este curso proporciona un análisis profundo de OpenClaw, un marco de código abierto revolucionario para agentes de IA autónomos. Descompone sistemáticamente la arquitectura de sistema por capas del marco, los mecanismos de memoria RAG con enfoque local, los protocolos de automatización de navegadores y el ecosistema de habilidades altamente escalable. El plan de estudios cubre la orquestación práctica de flujos de trabajo complejos, incluyendo flujos de automatización PIV y patrones de comité de múltiples agentes. Además, analiza críticamente las compensaciones de hardware en paradigmas de despliegue de producción de alto nivel y presenta estrategias de defensa en profundidad frente a amenazas de seguridad fundamentales como vulnerabilidades de ejecución remota de código (RCE) e inyección de comandos. El curso tiene como objetivo capacitar a desarrolladores senior y arquitectos para construir sistemas de agentes de IA con alta autonomía, manteniéndolos seguros y controlables.
HKU | China’s Ethnic Groups: Pluralism and Assimilation
Explore the diverse ethnic groups of China, their cultures, and the dynamics of pluralism and assimilation
PolyU | Conceptos de Inteligencia Artificial
Este curso exhaustivo ofrece una introducción rigurosa pero accesible a la Inteligencia Artificial, diseñado para estudiantes de posgrado y profesionales. Puentes entre los fundamentos históricos y las innovaciones más avanzadas, el plan de estudios avanza desde la IA simbólica y los algoritmos de búsqueda hasta el Aprendizaje Profundo moderno y la IA Generativa. Los estudiantes explorarán temas esenciales como la representación del conocimiento, el razonamiento probabilístico y el aprendizaje automático clásico antes de profundizar en redes neuronales, Transformers y Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs). El curso enfatiza tanto la teoría como la práctica, utilizando Python y marcos estándar de la industria como PyTorch para implementar algoritmos, interactuar con APIs modernas y abordar cuestiones críticas sobre ética e seguridad en la IA.
PolyU | Introduction to Data Analytics
This is a foundational undergraduate course offered in Spring 2026 at PolyU that introduces students to the core concepts, methods, and tools of data analytics. The course builds a solid analytical foundation by integrating essential mathematics (linear algebra and calculus) with practical skills in R programming, data manipulation, and data visualization, and progresses to key analytical techniques such as Monte Carlo simulation, linear regression, and time-series analysis. Through a balanced mix of theory and hands-on practice, students learn how to analyze and interpret data systematically, with learning assessed through quizzes, assignments, a midterm test, and a final examination.
PolyU | Data Structures and Algorithms
Learn the fundamentals of data structures and algorithms, including arrays, linked lists, trees, sorting, and searching techniques.
Visual English Grammar - Welcome
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - The Basics
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - Intermediate Level
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - Advanced Level
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - English Tenses Mastery
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Lighthouse for Hong Kong: Book 9
A comprehensive English language practice book designed for upper primary students in Hong Kong. It covers diverse themes including global cuisine, future technology, social events, detective mysteries, and classical fairy tales, focusing on reading comprehension, thematic vocabulary, and essential grammar structures.
人教版 英语 七年级 (上册)
本课程专为初中一年级学生设计，旨在通过打招呼、结识新朋友、家庭生活、校园环境及兴趣爱好等贴近生活的主题，帮助学生开启英语学习之旅。课程内容涵盖了26个字母的读写、基础语音规律（如元音发音）、核心词汇以及初级语法（如be动词及人称代词），注重听、说、读、写四项基本技能的协调发展。通过丰富的互动活动和项目式学习，引导学生在真实的语境中运用语言，提升沟通能力并培养跨文化意识。
SUSTech | Introduction to Sociology of Education
This General Education (GE) elective course offers a comprehensive introduction to the fundamental theories and frontier issues within the sociology of education. Designed to cultivate strong critical thinking and interdisciplinary analysis, particularly benefiting STEM students, the course equips learners to use sociological frameworks to objectively analyze contemporary social challenges and educational reforms. The small class size (maximum 32 students) fosters a highly interactive learning environment, supported by weekly readings of classic sociological texts. Key assignments include a group mid-term research design summary and an individual final presentation (30% of the final grade). No prerequisites are required.