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Nombre del curso: Aspectos generales de la Inteligencia Artificial y Prompts

Número de horas: 60 Horas || Código del curso: 2913

Objetivo del curso:

La inteligencia artificial debe considerarse un elemento tecnológico que ha llegado para quedarse, y debe ser recibida y utilizada como un complemento técnico que sirva a particulares y empresas a mejorar sus competencias. Este curso, a diferencia de otros contenidos formativos relacionados con la inteligencia artificial que tienen demasiada carga teórica y técnica, tiene como objetivo primero: definir qué es inteligencia artificial y que no, las particularidades, ventajas y desventajas que puede tener su uso y lo más importante, está enfocado a la Pyme y MicroPyme para que, de forma muy sencilla, tenga su primer contacto con aplicaciones que usan la IA y puedan ser utilizadas en su actividad profesional diaria. El Prompt consiste en aprender y desarrollar la técnica de instrucciones que le damos a la inteligencia artificial para obtener un resultado. Conseguiremos sacarle el máximo partido a los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Copilot… Aprenderemos a redactar instrucciones efectivas que desbloqueen todo el poder de la IA, y sobre todo, utilizar técnicas de prompt engineering para mejorar la eficiencia y obtener mejores resultados en proyectos y actividades empresariales diversas.

Índice:

Inteligencia Artificial – 1 Aspectos generales de la Inteligencia Artificial – 1.1 Definición Inteligencia Artificial – 1.2 Qué es y qué no es Inteligencia Artificial – 1.3 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial – 1.4 Usos de la Inteligencia Artificial – 1.5 Ventajas y beneficios de la Inteligencia Artificial – 1.6 Cuestionario: Aspectos generales de la Inteligencia Artificial – 2 Robótica vs Inteligencia Artificial – 2.1 Robótica versus Inteligencia Artificial – 2.2 Ventajas de la robótica – 2.3 Usos de la robótica – 2.4 Clasificación de robots – 2.5 Tipos de robots según su estructura – 2.6 Cuestionario: Robótica vs Inteligencia Artificial – 3 Importancia de la lógica y la probabilidad en la aplicación de Inteligencia Artificial – 3.1 Lógica y probabilidad – 3.2 Principios de la lógica aplicados al campo de la Inteligencia Artificial – 3.3 Ventajas de utilizar la lógica en los sistemas de Inteligencia Artificial – 3.4 La probabilidad en la aplicación de Inteligencia Artificial – 3.5 La Inteligencia Artificial ante la incertidumbre tira de la probabilidad – 3.6 Probabilidad condicional y regla de la cadena – 3.7 Cuestionario: Importancia de la lógica y la probabilidad en la aplicación de Inteligencia Artificial – 4 Aprendizaje automático – 4.1 Introducción al aprendizaje automático – 4.2 Conceptos clave del aprendizaje automático – 4.3 Ventajas del aprendizaje automático – 4.4 Funcionamiento del aprendizaje automático – 4.5 Machine learning – qué es y cómo funciona – 4.6 Cuestionario: Aprendizaje automático – 5 Redes Neuronales – Aprendizaje profundo – 5.1 Definición y funcionamiento de aprendizaje profundo – 5.2 Aplicaciones del aprendizaje profundo – 5.3 Ventajas del aprendizaje profundo – 5.4 Cuestionario: Redes Neuronales Aprendizaje profundo – 6 Peligros con el uso de Inteligencia Artificial – 6.1 Peligros de suplantación de imagen y voz – 6.2 El verdadero peligro de la Inteligencia Artificial – 6.3 Los mayores riesgos de la Inteligencia Artificial – 6.4 Cuestionario: Peligros con el uso de Inteligencia Artificial – 7 La IA en seguridad laboral y en el futuro del empleo – 7.1 Uso de Inteligencia Artificial en el trabajo – 7.2 Inteligencia Artificial y seguridad laboral – 7.3 Ventajas y desventajas de la aplicación de Inteligencia Artificial en la prevención de riesgos – 7.4 El futuro de la prevención de riesgos laborales en España – 7.5 Cuestionario: La Inteligencia Artificial en seguridad laboral y en el futuro del empleo – 8 ChatGPT y Copilot – 8.1 ChatGPT – 8.2 Instalación, registro y uso básico de ChatGPT – 8.3 Copilot – 8.4 Comenzar a utilizar Copilot – 8.5 Recomendaciones para usar un Chat de Inteligencia Artificial – 8.6 Qué es un prompt – 8.7 Ayuda para estudiantes en ChatGPT – 8.8 Ayuda para estudiantes en Copilot – 8.9 Planificar viajes – 8.10 Explicaciones confusas y soluciones – 8.11 Consulta de plantillas para trámites administrativos – 8.12 Elaboración de textos, poesías o escritos motivadores – 8.13 Creación de letras musicales – 8.14 Solicitar información sobre un lugar – 8.15 Cuestionario: ChatGPT y Copilot – 8.16 Cuestionario: Cuestionario final – Prompt – 1 Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa – 1.1 Qué es la IA Generativa – 1.2 Cómo funciona la IA Generativa – 1.3 Fundamentos técnicos de la IA Generativa – 1.4 Aplicaciones diversas de la IA Generativa – 1.5 Principales modelos de lenguaje – ChatGPT, Copilot y Gemini – 1.6 Comparación de ChatGPT, Copilot y Gemini para las PYMES – 1.7 Diferencias clave y decisión estratégica para PYMES entre ChatGPT y Gemini – 1.8 Primeros pasos en ChatGPT, Copilot y Gemini – 1.9 Cuestionario: Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa – 2 Conceptos fundamentales de Prompt Engineering – 2.1 Qué es un Prompt – Definición, origen y ejemplos básicos – 2.2 La intuición detrás de las instrucciones – 2.3 El proceso de creación de prompts – 2.4 Componentes de un Prompt – Instrucción, contexto y expectativa – 2.5 Técnicas de prompting – Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot y Priming – 2.6 Ejercicio practico – creacion y refinamiento de prompts – 2.7 Cuestionario: Conceptos fundamentales de Prompt Engineering – 3 Patrones de Prompt Engineering – 3.1 Introducción a los prompt patterns – 3.2 Tipos de prompt patterns – 3.3 Cómo funcionan y por qué utilizar prompt patterns – 3.4 Cómo seleccionar el prompt pattern adecuado – 3.5 El Patrón Persona – 3.6 Aplicacion de los persona patterns – 3.7 Aplicación de los persona patterns en escenarios de pymes – 3.8 Patrones avanzados – refinamiento de preguntas – 3.9 Patrones avanzados – verificación cognitiva – 3.10 Ejercicio práctico – Implementación de prompt patterns – 3.11 Cuestionario: Patrones de Prompt Engineering – 4 Técnicas avanzadas en Prompt Engineering – 4.1 Técnicas de Chain-of-Thought e Iterative Prompting – 4.2 Uso de model guided prompting – 4.3 Uso del Prompting positivo y negativo – 4.4 Técnicas de Role Playing y Jailbreak – 4.5 Ejercicio práctico – desarrollo de prompts complejos – 4.6 Cuestionario: Técnicas avanzadas en Prompt Engineering – 5 Herramientas y funcionalidades avanzadas – 5.1 Funcionalidades de GPT-4 y Gemini – Bing, Plugins, Data Analysis Extension – 5.2 Personalización con Custom GPTs y modelos personalizados en Gemini – 5.3 Analítica avanzada de imágenes y datos en ChatGPT y Gemini – 5.4 Copilot y su integración con Microsoft 365 – 5.5 Búsquedas en Internet y acceso a información en tiempo real – 5.6 Cuestionario: Herramientas y funcionalidades avanzadas – 5.7 Cuestionario: Cuestionario final –