Inteligencia Artificial Generativa para Entrenadores

Asignaturas:

Fundamentos Esenciales de la IA en el Contexto Deportivo

Mg. José María Calavia Balduz.

• Introducción a la IA: Diferenciación práctica entre Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para profesionales del sector.
• El Ecosistema del Dato Deportivo: Tipos de datos clave (rendimiento, fisiológicos, cinemáticos, GPS) y el ciclo de vida del dato (recolección, limpieza, modelado).
• Ética y Sesgos en la IA: Consideraciones críticas sobre la privacidad del atleta (GDPR) y cómo la IA toma decisiones que afectan el entrenamiento.
• Herramientas de IA Generativa: Presentación del potencial de los Large Language Models (LLMs) como asistentes en la documentación y planificación deportiva.

Optimización del Entrenamiento y Prevención de Lesiones mediante IA

Mg. José María Calavia Balduz.

• Análisis de la Carga de Entrenamiento: Uso práctico de modelos de ML para correlacionar la carga externa/interna con la fatiga y el resultado deportivo.
• Modelos de Predicción de Rendimiento: Algoritmos sencillos para estimar el peak de forma y el riesgo de overtraining en ciclos de entrenamiento específicos.
• Detección Temprana y Prevención de Lesiones: Aplicaciones de IA (Visión por Computador y ML) para identificar patrones de riesgo y prescribir intervenciones preventivas.
• Personalización Algorítmica: Creación de flujos de trabajo (pipelines) de datos para ajustar dinámicamente el programa de un atleta basado en métricas en tiempo real.
• Casos de Uso Prácticos: Ejemplos de modelos de regresión y clasificación aplicados a la gestión de datos de rendimiento en deportes de equipo e individuales.

Ingeniería de Prompts para la Práctica Profesional Deportiva

Mg. José María Calavia Balduz.

• Principios de la Ingeniería de Prompts: Estructuras clave para obtener resultados de alta calidad de la IA (p.ej., Contexto, Rol, Formato).
• Asistencia en la Planificación: Uso avanzado de prompts para generar y refinar macrociclos, mesociclos y sesiones de entrenamiento específicas.
• Creación de Contenido y Comunicación: Aplicación de IA para redactar informes de rendimiento claros, guías de ejercicios didácticas o briefings pre-competición.
• Simulación de Escenarios: Usar la IA para simular conversaciones con atletas, role-playing en situaciones de feedback o análisis de casos.
• Integración de Datos Sencillos: Cómo pegar datos de una tabla o dataset en un prompt y pedir a la IA que realice un análisis descriptivo o genere insights.