ChatGPT aplicado a Microsoft 365

Modalidad: Online | Duración: 25 horas

Objetivos

En este curso sobre modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial (IA) aplicados a las organizaciones, vamos a explorar cómo estos modelos pueden transformar los entornos profesionales y mejorar la eficiencia y la precisión en tareas de comunicación empresarial, gestión de información y productividad en el entorno de trabajo de Microsoft 365.

Para comprender mejor los modelos de lenguaje, exploraremos los fundamentos de esta tecnología y cómo se benefician del uso de la inteligencia artificial, incluyendo técnicas como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. También hablaremos de los prompts, que son las instrucciones que facilitamos al modelo de lenguaje.

Para ilustrar la aplicación de los modelos de lenguaje, utilizaremos ChatGPT, que emplea técnicas de aprendizaje profundo para entender y generar lenguaje natural. Además, estudiaremos otros modelos de lenguaje, como Dall-E, que se utilizan para generar contenido visual a partir de texto.

Analizaremos las aplicaciones más comunes de los modelos de lenguaje en el entorno empresarial, incluyendo la personalización de productos y servicios, la automatización de procesos y la mejora de la toma de decisiones. También examinaremos los desafíos éticos y legales que plantea el uso de esta tecnología, y cómo las organizaciones pueden abordarlos de manera efectiva.

Para finalizar, discutiremos las tendencias más recientes en modelos de lenguaje basados en IA, como redes neuronales, gramáticas y estadísticas. Esperamos que este curso proporcione las herramientas necesarias para comprender y aplicar modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial en tu entorno profesional.

Contenidos

1.1. Fundamentos

1.2. ¿Qué son los modelos de lenguaje?

1.3. ¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?

1.4. ¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial?

1.5. Tipos de modelos de lenguaje

1.6. Desafíos y problemas comunes en modelos de lenguaje

1.7. Conclusiones y próximos pasos

1.8. Resumen

2.1. Fundamentos: cómo funcionan las IAs

2.2. Registro en chatbots

2.3. Ingeniería de prompts

2.4. Estructura de prompts

2.5. Ajustes de chatbots

2.6. Limitaciones

2.7. Resumen

3.1. Fundamentos

3.2. Planteamiento de los casos prácticos

3.3. Instrucciones personalizadas

3.4. Prompts bien definidos

3.5. Caso práctico con texto

3.6. Casos prácticos con números y fechas

3.7. Casos prácticos con anidamiento

3.8. Casos prácticos especializados

3.9. Resumen

4.1. Fundamentos

4.2. Opciones de pegado

4.3. Generación, edición y revisión de contenido

4.4. Traducción

4.5. Resúmenes y extractos

4.6. Otras aplicaciones

4.7. Resumen

5.1. Fundamentos

5.2. Demostración práctica

5.3. Generar contenidos

5.4. Estructura en esquema

5.5. Profesionalizar la presentación

5.6. Generación de imágenes

5.7. Resumen

6.1. Fundamentos

6.2. Caso práctico: seguimiento

6.3. Caso práctico: reunión

6.4. Otros ejemplos

6.5. Extensiones

6.6. Resumen

7.1. Fundamentos

7.2. Ética en la inteligencia artificial

7.3. Aspectos legales y regulatorios

7.4. Sesgo y discriminación en modelos de lenguaje

7.5. Privacidad y seguridad de datos

7.6. Transparencia y explicabilidad

7.7. Casos de estudio y ejemplos prácticos

7.8. Conclusiones y reflexiones finales

7.9. Resumen