{"id":180,"date":"2024-03-26T07:47:00","date_gmt":"2024-03-26T07:47:00","guid":{"rendered":"https:\/\/shatranj.ai\/?page_id=180"},"modified":"2026-05-18T06:44:32","modified_gmt":"2026-05-18T06:44:32","slug":"curriculum","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/curriculum\/","title":{"rendered":"Plan de estudios"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"180\" class=\"elementor elementor-180\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t<div data-pafe-particles=\"7ad40b30\" 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style=\"text-align: center;\"><b>Estudiar el progreso hist\u00f3rico de los algoritmos de inteligencia artificial<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4079c33 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4079c33\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"245\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-1024x314.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1364\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-1024x314.jpg 1024w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-300x92.jpg 300w, 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ajedrez<\/strong>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b272de elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3b272de\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"152\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-1024x195.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1363\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-1024x195.png 1024w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-300x57.png 300w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-768x146.png 768w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-software-logos-1536x293.png 1536w, 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Aprendemos la IA moderna reconstruyendo las herramientas intelectuales que dieron forma a la toma de decisiones humana durante siglos: <strong>juegos de mesa hist\u00f3ricos<\/strong>. Estos juegos atravesaron lenguas y civilizaciones, transmitiendo patrones de l\u00f3gica, \u00e9tica y creatividad. Hoy en d\u00eda, constituyen uno de los laboratorios m\u00e1s claros para comprender la inteligencia artificial, porque <strong>cada movimiento es medible<\/strong>, Cada decisi\u00f3n es explicable y cada algoritmo deja un rastro que se puede probar.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Rompecabezas hist\u00f3rico (estudios b\u00e1sicos y fuentes):<\/strong> A lo largo del plan de estudios abordamos una serie de rompecabezas hist\u00f3ricos y estudios de finales: <strong>Recorrido a caballo<\/strong> (Tour del Caballero), <strong>Ocho Reinas<\/strong>, El <strong>Trigo y tablero de ajedrez<\/strong> el rompecabezas del crecimiento exponencial, los estudios cl\u00e1sicos de apareamiento (incluyendo <strong>Dilaram<\/strong> y jaque mate manuscrito temprano), y <strong>Diamante de Suli<\/strong>. Nuestras reconstrucciones y narraciones de rompecabezas se basan en dos libros hist\u00f3ricos fundamentales de ajedrez: <em>Libro del Acedrez<\/em> y <em>Kitab ash-Shatranj<\/em>-dos de las fuentes m\u00e1s importantes del patrimonio cultural e intelectual del ajedrez y Shatranj.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>Este plan de estudios va <strong>m\u00e1s all\u00e1 del ajedrez<\/strong>. Recrear\u00e1s y analizar\u00e1s m\u00faltiples juegos de mesa hist\u00f3ricos como <strong>3 piedras<\/strong>, <strong>9-piedras<\/strong>, <strong>Mancala<\/strong>, El <strong>Juego Real de Ur<\/strong>, y <strong>Damas<\/strong>, adem\u00e1s de los sistemas estrat\u00e9gicos m\u00e1s ricos de <strong>Qirkat<\/strong> y <strong>Shatranj<\/strong>. El objetivo es aprender IA como <strong>conjunto de ideas transferibles<\/strong>, no algo ligado a un solo partido.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Hitos de la IA a trav\u00e9s del software de ajedrez:<\/strong> Trazamos expl\u00edcitamente sistemas emblem\u00e1ticos y lo que cada uno de ellos ense\u00f1\u00f3 al mundo sobre la \u201cinteligencia de las m\u00e1quinas\u201d: <strong>El Turco<\/strong>, <strong>Azul oscuro<\/strong>, <strong>AlfaCero<\/strong>, y <strong>Stockfish<\/strong>. Los alumnos ven c\u00f3mo <em>busque en<\/em>, <em>evaluaci\u00f3n<\/em>, limitaciones de ingenier\u00eda (<em>chips, memoria, velocidad<\/em>), y los modernos m\u00e9todos basados en el aprendizaje dieron forma a la evoluci\u00f3n del software de ajedrez y la IA.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>A qui\u00e9n va dirigido este plan de estudios<\/strong><\/p><ul><li><strong>Estudiantes:<\/strong> aprender IA construyendo sistemas que se puedan explicar, medir y mejorar.<\/li><li><strong>Profesores:<\/strong> un curso modular que puede impartirse como una secuencia completa o como unidades independientes.<\/li><li><strong>Escuelas e instituciones:<\/strong> una v\u00eda de IA culturalmente rica para clubes, asignaturas optativas, bootcamps y programas interdisciplinarios.<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p><strong>Lo que podr\u00e1 hacer<\/strong><\/p><ul><li>Construir entornos de juegos de mesa y aplicar <strong>generaci\u00f3n de movimientos legales<\/strong>.<\/li><li>Aplicar la b\u00fasqueda cl\u00e1sica de IA (<em>DFS, BFS, UCS, A*<\/em>, <em>minimax<\/em>, <em>alfa-beta<\/em>).<\/li><li>Utilice <strong>programaci\u00f3n din\u00e1mica<\/strong> para resolver un estudio hist\u00f3rico de finales.<\/li><li>Entender c\u00f3mo funcionan los motores de ajedrez modernos (<em>representaci\u00f3n \u2192 movegen \u2192 b\u00fasqueda \u2192 evaluaci\u00f3n<\/em>).<\/li><li>Aplicar el aprendizaje por refuerzo a partir de <strong>aprendizaje Q tabular<\/strong> a <strong>redes Q profundas<\/strong> y <strong>MCTS<\/strong>.<\/li><li>Comprender <strong>Estilo AlphaZero<\/strong> tuber\u00edas (<em>pol\u00edtica\/redes de valor + PUCT + juego propio<\/em>).<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p><strong>Mapa curricular<\/strong> (25 lecciones, agrupadas en 9 secciones)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 1 - Fundamentos y Python b\u00e1sico<\/strong> (Lecciones 1-6)<br \/>Lecci\u00f3n 1: \u00c1mbito y prioridades del curso<br \/>Lecci\u00f3n 2: Introducci\u00f3n a la inform\u00e1tica y configuraci\u00f3n de Python<br \/>Lecci\u00f3n 3: Tipos de datos en Python<br \/>Lecci\u00f3n 4: Condicionales, bucles, flujo de control<br \/>Lecci\u00f3n 5: Funciones, \u00e1mbito, par\u00e1metros<br \/>Lecci\u00f3n 6: Archivos, excepciones, bibliotecas, pruebas<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 2 - Programaci\u00f3n orientada a objetos y modelado de juegos de mesa<\/strong> (Lecci\u00f3n 7)<br \/>Lecci\u00f3n 7: OOP, Clases, TicTacToe<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 3 - Fundamentos del ajedrez y c\u00f3digo del motor<\/strong> (Lecciones 8-9)<br \/>Lecci\u00f3n 8: Representaci\u00f3n de tableros de ajedrez y Shatranj<br \/>Lecci\u00f3n 9: Movimiento de piezas, actualizaciones del estado del juego y condiciones terminales<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 4 - Algoritmos de b\u00fasqueda cl\u00e1sicos y adversarios<\/strong> (Lecciones 10-11)<br \/>Lecci\u00f3n 10: Problemas de b\u00fasqueda y recorrido de grafos (<em>DFS, BFS, UCS<\/em>)<br \/>Lecci\u00f3n 11: B\u00fasqueda heur\u00edstica y \u00e1rboles de juegos adversarios (<em>A*<\/em>, <em>minimax<\/em>, <em>expectiminimax<\/em>, <em>alfa-beta<\/em>)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 5 - Resoluci\u00f3n de antiguos rompecabezas de ajedrez con algoritmos de IA<\/strong> (Lecciones 12-15)<br \/>Lecci\u00f3n 12: Recorrido a caballo (Recorrido del caballero)<br \/>Lecci\u00f3n 13: Puzzle de las ocho reinas<br \/>Lecci\u00f3n 14: Problema del trigo y el tablero de ajedrez (crecimiento exponencial + rompecabezas matem\u00e1tico)<br \/>Lecci\u00f3n 15: Minimax, Alfa-Beta, L\u00f3gica del jaque mate (con fuentes y jaques mate hist\u00f3ricos)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 6 - Programaci\u00f3n din\u00e1mica<\/strong> (Lecci\u00f3n 16)<br \/>Lecci\u00f3n 16: El diamante de Suli (Estudio del final hist\u00f3rico)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 7 - La historia entrelazada de la IA y el software de ajedrez moderno<\/strong> (Lecci\u00f3n 17)<br \/>Lecci\u00f3n 17: Stockfish como software moderno de inteligencia artificial de ajedrez (<em>arquitectura de los motores, b\u00fasqueda\/evaluaci\u00f3n moderna y adaptaci\u00f3n de los motores a variantes hist\u00f3ricas como Shatranj.<\/em>)<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 8 - Aprendizaje por refuerzo<\/strong> (Lecciones 18-22)<br \/>Lecci\u00f3n 18: Fundamentos de la RL (Gridworld, programaci\u00f3n din\u00e1mica, complejidad)<br \/>Lecci\u00f3n 19: Q-Learning tabular en FrozenLake (Frozen Rook)<br \/>Lecci\u00f3n 20: Dos torres contra un rey solitario (TD Q-learning)<br \/>Lecci\u00f3n 21: Redes Q profundas (Connect-4, Fox &amp; Hounds, Othello\/Reversi)<br \/>Lecci\u00f3n 22: Monte Carlo Rollouts y MCTS en Qirkat<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Secci\u00f3n 9 - AlphaZero<\/strong> (Lecciones 23-25)<br \/>Lecci\u00f3n 23: AlphaZero en Othello\/Reversi (<em>pol\u00edtica\/redes de valor + PUCT + juego propio<\/em>)<br \/>Lecci\u00f3n 24: AlphaZero sobre Qirkat (<em>PUCT, redes de pol\u00edticas\/valores, juego aut\u00f3nomo; codificaci\u00f3n de movimientos en funci\u00f3n de la trayectoria<\/em>)<br \/>Lecci\u00f3n 25: Damas turcas (Dama): Comparaciones Alfa-Beta, MCTS guiadas por PUCT, Alfa-Cero<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>C\u00f3mo empezar.<\/strong> Si eres nuevo en Python, empieza por las Lecciones 1-6. Si ya codifica, comience en las Lecciones 8-11 para entrar en la construcci\u00f3n de motores y la b\u00fasqueda. Los educadores pueden ense\u00f1ar secci\u00f3n por secci\u00f3n como unidades independientes o impartir el itinerario completo de 25 lecciones.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>Para acceder a las lecciones, cree una cuenta gratuita e inicie sesi\u00f3n en nuestro sistema de gesti\u00f3n del aprendizaje: <a href=\"http:\/\/lms.shatranj.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lms.shatranj.ai<\/a><\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Solve ancient challenges of the chessboardFrom left to right: Wheat and the Chessboard, Horse Tour, Eight Queens, Dilaram Mate, Suli&#8217;s Diamond \u00a0 Study the historical progress of artificial intelligence algorithms \u00a0 Master Artificial Intelligence through the evolution of chess AI software\u00a0 Shatranj.ai Curriculum \u2014 AI Curriculum Based on Historic Board Games for Youth Development \u00a0 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-180","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/180","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180"}],"version-history":[{"count":39,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/180\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1387,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/180\/revisions\/1387"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}