Introducción a Redes

Aplicando Inteligencia Artificial IA

¿Que aprenderás en este curso?

Objetivo

Formar integralmente a los participantes en el diseño, configuración, aseguramiento y análisis de redes de computadoras, mediante el estudio de modelos de referencia, direccionamiento avanzado (IPv4/IPv6), medios, protocolos de enrutamiento y tecnologías inalámbricas, incorporando el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial para potenciar el aprendizaje, automatizar procesos técnicos y reflexionar sobre los retos éticos asociados a su aplicación en redes modernas.

Perfil de Egreso

El curso está dirigido a estudiantes, egresados o profesionales de áreas como Tecnologías de la Información, electrónica, telecomunicaciones o afines, con conocimientos básicos en sistemas operativos,lógica digital y fundamentos informáticos. Se valora la disposición para el trabajo práctico, el uso de tecnologías emergentes y el interés en la automatización, la ciberseguridad y la inteligencia artificial aplicada a las redes.

Perfil de Ingreso

Al concluir el curso, el participante será capaz de:

Diseñar topologías de red físicas y lógicas adaptadas a distintas necesidades organizacionales.
Configurar subredes IPv4 e IPv6 mediante cálculos manuales y verificación asistida por herramientas de IA.
Utilizar comandos básicos y avanzados para la configuración de switches y routers.
Aplicar protocolos de enrutamiento (RIP V2, OSPF, EIGRP)ng y evaluar su eficiencia.
Implementar redes inalámbricas seguras y segmentadas.
Analizar y proponer soluciones inteligentes para la administración y protección de redes.
Desarrollar mini retos y proyectos técnicos asistidos por IA generativa, como:
- Solicitar a ChatGPT una topología para una empresa mediana.
- Pedir a DeepSeek scripts de configuración de IPv6.
- Diseñar redes con recomendaciones interactivas de IA.

Metodología (100% presencial con integración de IA)

El curso se desarrollará bajo una metodología teórico-práctica, basada en el aprendizaje por retos, el trabajo colaborativo y el uso estratégico de inteligencia artificial.

Se promoverán actividades como:

Mini retos con IA: generación de configuraciones, topologías y solución de problemas con el apoyo de herramientas como ChatGPT y DeepSeek
Laboratorios prácticos en simuladores (Packet Tracer), complementados con análisis y validación mediante IA.
Taller de subredes asistido por IA: cálculos de rangos y máscaras con revisión automatizada.
Proyecto final opcional con IA, donde los alumnos integran el uso de inteligencia artificial para:
- Diseñar redes inteligentes,
- Analizar tráfico o registros de red,
- Simular soluciones ante amenazas o fallas.

La interacción presencial se enriquecerá con herramientas digitales emergentes, manteniendo un enfoque activo, ético y reflexivo que vincule la teoría con la práctica profesional en escenarios reales y emergentes.

Temario

TEMARIO

Unidad 1.

Fundamentos de Redes y Modelos de Comunicación

1.1. Introducción a las redes de computadoras

1.2. Medios de transmisión

1.3. Modelos de referencia OSI y TCP/IP

1.4. Aplicación de IA en el aprendizaje técnico

Unidad 2.

Subredes, Direccionamiento y VLSM

2.1. Sistema binario, decimal y hexadecimal
2.2. Direccionamiento IPv4

2.3. Subredes con y sin clase

2.4. Introducción a IPv6

2.5. Simulaciones de direccionamiento

Unidad 3.

Dispositivos y Configuración Básica de Red

3.1. Equipos de red y sus funciones

3.2. Interfaces y conexiones

3.3. Configuración inicial de dispositivos Cisco

3.4. Simulación práctica (Packet Tracer)

Unidad 4.

Protocolos de Enrutamiento y Redes Dinámicas

4.1. Enrutamiento estático vs. dinámico
4.2. Protocolos de vector distancia

4.3. Protocolos de estado de enlace

4.4. Validación de rutas

4.5. IA para optimización de rutas y predicción de fallas

Unidad 5.

Seguridad en Redes y Ética de la IA

5.1. Principios de seguridad en redes

5.2. Implementación de VLANs

5.3. Ética del uso de IA en redes

Unidad 6.

Prácticas Integradoras y Proyecto Final

6.1. Laboratorios de integración

6.2. Proyecto final con uso de IA

METODOLOGÍA

El curso se desarrollará bajo una metodología activa basada en la simulación de entornos reales, el aprendizaje situado y la práctica intensiva. Las sesiones están diseñadas para replicar situaciones propias del campo laboral de redes, permitiendo a los participantes experimentar, diagnosticar y resolver problemas técnicos como si estuvieran en un entorno empresarial o de soporte técnico.

Durante el desarrollo del curso se integrarán:

Ejercicios prácticos en cada unidad para reforzar los conceptos mediante el uso de simuladores (como Cisco Packet Tracer).
Estudios de caso contextualizados, donde los estudiantes analizarán y resolverán situaciones reales de conectividad, segmentación, configuración o seguridad.
Simulación progresiva de escenarios en red: desde oficinas pequeñas hasta infraestructuras empresariales híbridas.
Apoyo con herramientas de inteligencia artificial, utilizadas para documentar procesos, validar configuraciones, generar reportes técnicos y explorar soluciones alternas.
Trabajo colaborativo por equipos, simulando roles técnicos reales (administrador de red, técnico de cableado, etc.).
Proyecto integrador final, en el que los estudiantes diseñan, configuran y documentan una red funcional, integrando direccionamiento avanzado, seguridad y automatización asistida por IA.

Esta metodología fomenta la transferencia directa del conocimiento a situaciones profesionales, fortaleciendo habilidades técnicas, de diagnóstico y toma de decisiones, en un entorno controlado que reproduce los desafíos del campo real.

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Octubre 2026

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