Objetivos general
Formar a los participantes en los principios y aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), dotándolos de las habilidades necesarias para utilizar eficazmente herramientas de IAG, optimizar flujos de trabajo, mejorar la eficiencia en tareas repetitivas y abordar desafíos en diversos ámbitos mediante la ingeniería de prompts.

Objetivos específicos

• Diferenciar los conceptos básicos de la IA y la IAG, incluyendo su historia, evolución, tipos y aplicaciones.
• Identificar las diferentes herramientas de IAG disponibles para la generación de texto, imágenes, código, presentaciones, análisis de reuniones y tareas de visión computacional.
• Comprender el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y su rol en la IAG.
• Reconocer las implicaciones éticas y sociales de la IAG en diversos ámbitos.
• Definir la ingeniería de prompts y su importancia para la interacción efectiva con las herramientas de IAG.
• Describir las técnicas avanzadas de prompting, incluyendo el uso de contexto, restricciones y la optimización para tareas específicas.

Profesionales o estudiantes universitarios de cualquier disciplina que deseen mejorar su perfil profesional con habilidades digitales en alta demanda, mantenerse a la vanguardia de la innovación y desarrollar su creatividad a través de la experimentación con IA, sin necesidad de conocimientos previos en programación.

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa

• Conceptos Básicos de la Inteligencia Artificial :Definición de inteligencia artificial, Tipos de inteligencia artificial: IA débil vs. IA fuerte
• Historia y evolución de la IA, IA Generativa, Definición y características de la IA generativa ,Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
• Funcionamiento y entrenamiento. Diferencias entre IAG y otras formas de IA, Implicaciones éticas y sociales de la IAG

Módulo 2: Herramientas de IA Generativa para la Productividad

• Generación de Texto: Redacción de correos electrónicos, informes, artículos y más con GPT-4, Gemini y Claude, Aplicaciones prácticas.
• Transcripción y Análisis de Reuniones: Herramientas de transcripción automática (HARPA, Gemini, etc.), Aplicaciones prácticas.
• Generación de Imágenes: Introducción a herramientas de generación de imágenes (DALL-E, Leonardo AI, etc.), Aplicaciones prácticas.
• Generación de Presentaciones: Herramientas de IA para crear presentaciones. Generación de mapas conceptuales.
• Visión Computacional: Uso de modelos para tareas de visión computacional con Gemini y ChatGPT Huggin Face. Tareas de OCR.
• Generación de Código: Uso de modelos para generación de código: HTML y LaTeX. Aplicaciones.

Módulo 3: Ingeniería de Prompt

• Conceptos Básicos de la Ingeniería de Prompt:
  • Definición y relevancia de un prompt
  • Estructuración de prompts efectivos
• Técnicas Avanzadas de Prompting:
  • Ajuste de prompts para obtener resultados específicos
  • Uso de contexto y restricciones en los prompts
• Aplicación Práctica de Prompts:
  • Ejercicios prácticos con diferentes herramientas de IA
  • Optimización de prompts para tareas específicas
  • Casos de estudio y ejemplos reales

Módulo 4: Taller Práctico y Proyecto Final

• Proyecto Final:
  • Desarrollo de un proyecto integrador
  • Presentación y discusión de resultados