El curso está indicado para cualquier persona interesada en entender cómo los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial pueden transformar el mundo profesional y mejorar la eficiencia de las organizaciones.

Algunos perfiles específicos podrían ser:

• Analista financiero. Puede mejorar la calidad de sus informes y pronósticos financieros.
• Analista de datos. Puede identificar mejor patrones y tendencias, así como ahorrar tiempo en la transformación y el análisis de los datos.
• Analista de negocios. Puede mejorar la toma de decisiones en su organización.
• Profesional de marketing. Los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial pueden mejorar la personalización y efectividad de las campañas, creando recursos a medida e inmediatos.
• Redactor de contenidos. Esta tecnología ayuda a mejorar el estilo de escritura, con sugerencias de palabras y frases en su contexto, además de una mejora evidente en las traducciones.
• Personal de equipos de comunicación, atención al cliente, soporte técnico. Se generan soluciones para una comunicación más efectiva y eficiente, libre de errores gramaticales u ortográficos

100% Online a través de plataforma e-learning.

• 40 horas de formación online

No se requiere experiencia previa ni en modelos de lenguaje ni en inteligencia artificial o programación para realizar este curso. Pero sí es necesario:

1. Tener una cuenta de Microsoft 365, para acceder a los programas: Word, Excel, etc.
2. Una cuenta de ChatGPT. En el curso se ha utilizado, y solo es necesaria, una cuenta gratuita.

1 – Introducción a los modelos de lenguaje

Introducción a los modelos de lenguaje

• Fundamentos
• ¿Qué son los modelos de lenguaje?
• ¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?
• ¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial?

Tipos de modelos de lenguaje

• Modelos basados en reglas
• Modelos estadísticos
• Modelos de aprendizaje automático

Desafíos y problemas comunes en modelos de lenguaje

Conclusiones y próximos pasos

• Tendencias actuales en modelos de lenguaje
• Recursos y herramientas útiles para trabajar con modelos de lenguaje

2 – Prompts: las instrucciones para los modelos de lenguaje

Prompts: las instrucciones para los modelos de lenguaje

• Fundamentos: cómo funcionan las IAs
• Registro en chatbots
• Ingeniería de prompts
• Estructura de prompts
• Ajustes de chatbots

Guía de estilo

Inducción preliminar

Instrucciones personalizadas

Ajustes avanzados (ChatGPT)

Organización de chats (ChatGPT)

Limitaciones

• Actualidad
• Imprecisión
• Sesgos

3 – Modelos de lenguaje aplicados en Excel

Modelos de lenguaje aplicados en Excel

• Fundamentos
• Planteamiento de los casos prácticos
• Instrucciones personalizadas
• Prompts bien definidos
• Caso práctico con texto

Casos prácticos con números y fechas

• Nombrar días
• Días hábiles

Casos prácticos con anidamiento

Casos prácticos especializados

4 – Modelos de lenguaje aplicados en Word

Modelos de lenguaje aplicados en Word

• Fundamentos
• Opciones de pegado
• Generación, edición y revisión de contenido
• Traducción
• Resúmenes y extractos
• Otras aplicaciones

5 – Modelos de lenguaje aplicados en PowerPoint

Modelos de lenguaje aplicados en PowerPoint

• Fundamentos
• Demostración práctica
• Generar contenidos
• Estructura en esquema
• Profesionalizar la presentación
• Generación de imágenes

Recursos propios

Imágenes de archivo

Imágenes generadas

6 – Modelos de lenguaje aplicados en Outlook

Modelos de lenguaje aplicados en Outlook

• Fundamentos
• Caso práctico: seguimiento
• Caso práctico: reunión
• Otros ejemplos
• Extensiones

7 – Desafíos éticos y legales

Desafíos éticos y legales

• Fundamentos
• Ética en la inteligencia artificial

Ética y su relevancia en el desarrollo y uso de modelos de lenguaje

Principios éticos en la IA

Ejemplos de dilemas éticos relacionados con modelos de lenguaje

• Aspectos legales y regulatorios

Marco legal y regulaciones en el ámbito de la IA y modelos de lenguaje

Cumplimiento de regulaciones internacionales y nacionales

• Sesgo y discriminación en modelos de lenguaje

Entendiendo el sesgo en los modelos de lenguaje

Consecuencias de la discriminación en IA

Estrategias para mitigar el sesgo y la discriminación

• Privacidad y seguridad de datos

Protección de datos en el contexto de modelos de lenguaje

Medidas de seguridad y buenas prácticas

• Transparencia y explicabilidad
• Casos de estudio y ejemplos prácticos

Análisis de casos reales de desafíos éticos y legales en modelos de lenguaje

Ejemplos de organizaciones que han enfrentado dilemas éticos

• Conclusiones y reflexiones finales

Reflexiones finales sobre la importancia de abordar estos desafíos

Sugerencias para futuras investigaciones y acciones

La metodología está orientada al desarrollo de competencias, conocimientos y habilidades de los participantes. Mediante la vía de aprendizaje ONLINE:
• Promovemos la comunicación flexible e inmediata.
• Incentivamos la discusión efectiva.
• Fomentamos el trabajo en equipo.
• Facilitamos la interacción entre todos los participantes del entorno virtual: alumnos, profesores y empresas.
La dinámica de trabajo y el nivel de excelencia académica son máximos, al combinar la mayor flexibilidad, con una gran adaptabilidad a los condicionantes del entorno del participante.
La actividad ONLINE se asienta en tres elementos claves y centrales del modelo formativo: los recursos, la colaboración y el acompañamiento.
• Los recursos didácticos están adaptados para su comprensión y su utilización como herramientas necesarias para el desarrollo de las actividades de aprendizaje que nos permitan conseguir los objetivos.
• La colaboración entre participantes y profesores queda explicitada en las dinámicas comunicativas y 100% participativas que ayudan a la consecución de los conocimientos deseados.
• El acompañamiento del profesorado se convierte en una herramienta esencial para conseguir el soporte necesario para la consecución de las competencias marcadas. Este acompañamiento online permite a su vez dar un mayor seguimiento personalizado al participante, al estar todo el grupo presente en todo momento, y al tener la posibilidad de una dedicación extra del profesor y del alumno.

La flexibilidad del aula virtual, permite también ajustar las actividades de aprendizaje en función de las competencias que se estén trabajando y del nivel de especialización que se esté tratando. El uso de nuevas tecnologías se convierte en vital para el máximo aprovechamiento del sistema formativo.

Al finalizar la formación el alumno recibirá un certificado de la Escuela de Negocios Logísticos de Foro de Logística