Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) ha adquirido un rol significativo en la investigación, especialmente en el contexto de proyectos de ingeniería. La IA se ha demostrado altamente relevante en diversas áreas de investigación, permitiendo una optimización del trabajo de recursos financieros. Adicionalmente, se utilizan algoritmos y técnicas avanzadas para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y resolver problemas complejos en diversas disciplinas de la ingeniería. De esta forma, la formación en el uso de inteligencia artificial es crucial para los estudiantes de ingeniería, ya que les proporciona habilidades esenciales para enfrentar los desafíos actuales y futuros en la industria, promoviendo la eficiencia, la innovación y la competitividad. Por medio de la taxonomía de Bloom y su uso en la era digital, se abordan siete enfoques diferentes para fortalecer el conocimiento y habilidades en diversas áreas de la informática, como el procesamiento de datos y el aprendizaje automático, entre ellos la transformación de matrices utilizando bibliotecas como Pandas y NumPy, la introducción al procesamiento de imágenes con herramientas como Scikit-Image, el análisis y procesamiento de datos, algoritmos de Computer Vision y Machine Learning, y la construcción de modelos de lenguaje utilizando tecnologías como OpenAI y otros modelos de lenguaje reconocidos. De esta forma, esta investigación tiene como objetivo brindar una guía estructurada para la formación efectiva de estudiantes de ingeniería en el uso de inteligencia artificial (IA).