Objetivo general.
• Desarrollar una comprensión integral de la Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones en diversos campos, como texto, imagen, audio, video y automatización.
• Proporcionar las habilidades necesarias para evaluar, utilizar y liderar proyectos de IA en contextos empresariales, fomentando una visión estratégica y ética sobre su implementación y el impacto en la eficiencia operativa y la innovación.
Objetivos específicos.
• Asimilar qué es la Inteligencia Artificial, distinguirla de los softwares comunes y tomar contacto con los principales conceptos básicos de esta área.
• Conocer las aplicaciones de la IA para textos y las principales herramientas que existen en la actualidad destinadas a traducir, crear, corregir, resumir y otras tareas con textos.
• Familiarizarse con las aplicaciones de IA para crear y editar imágenes y las utilidades que tienen en la práctica.
• Saber cuáles son las herramientas para tratar y crear audios y sus aplicaciones más comunes.
• Conocer las principales herramientas basadas en la IA para la generación y diseño de vídeos virtuales.
• Conocer las herramientas de IA generalistas que existen en el mercado.
• Identificar las principales plataformas y herramientas de IA utilizadas en diversos sectores.
• Evaluar las funcionalidades y características de cada herramienta para determinar su idoneidad en distintos contextos empresariales.
• Asimilar el funcionamiento de ChatGPT y Copilot. Analizar el modelo y los algoritmos utilizados por ChatGPT y Copilot.
• Explorar casos de uso prácticos y ejemplos de implementación en entornos reales.
• Saber cómo utilizar los prompts de un modo efectivo.
• Conocer los LLM Claude, Gemini y Pi, y sus utilidades prácticas.
• Conocer el funcionamiento de Mistral y los Open Source.
• Diferenciar entre los buscadores actuales Google y Perplexity.
• Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la generación de texto con IA.
• Identificar y analizar ejemplos prácticos de generación de texto en distintas plataformas como ChatGPT, Gemini y Claude 3.5.
• Explorar aplicaciones prácticas de la generación de texto en diversos contextos.
• Aprender a aplicar la generación de texto en la creación de contenido creativo, resúmenes automáticos y traducción automática.
• Desarrollar habilidades para la optimización y ajuste de modelos de generación de texto.
• Comprender la generación controlada y condicionada de texto, así como las metodologías para evaluar la calidad del texto generado.
• Implementar técnicas para mejorar la generación de texto mediante el uso de prompts y RAG.
• Dominar la creación y estructuración de prompts efectivos para la generación de texto.
• Integrar soluciones de generación de texto en aplicaciones empresariales.
• Desarrollar competencias para la evaluación y mejora continua de los modelos de generación de texto.
• Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la generación de imágenes con IA.
• Explorar y utilizar herramientas específicas como Leonardo, Firefly, Midjourney y Hedra para la creación de imágenes realistas y atractivas.
• Conocer las técnicas y algoritmos que sustentan la generación de imágenes.
• Identificar aplicaciones prácticas en diversos sectores, analizando casos de éxito y ejemplos reales de uso de IA en la creación visual.
• Reflexionar sobre las consideraciones éticas y la responsabilidad asociada al uso de IA en la generación de contenido visual.
• Anticipar tendencias futuras y desarrollos emergentes en el campo de la generación de imágenes con IA.
• Desarrollar competencias para la evaluación y mejora continua de los modelos de generación de imagen.
Unidad 1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA).
• 1.1. Conceptos básicos de la IA.
• 1.2. Redes neuronales existentes.
• 1.3. Tipos de IA.
• 1.4. Ejemplos prácticos de IA en la vida cotidiana.
• 1.5. Ejemplos de IA que utilizan Deep Learning.
• 1.6. Breve historia y situación actual de la IA.
• 1.7. Beneficios de la IA en la vida cotidiana.
• 1.8. Mitos y realidades de la IA.
• 2.1. La traducción automática.
• 2.2. Ejemplos de aplicaciones de traducción automática.
• 2.3. Aplicaciones prácticas en viajes, negocios y formación de las herramientas de IA de traducción automática.
• 2.4. La redacción automática.
• 2.5. Ejemplos de herramientas.
• 2.6. El resumen automático.
• 2.7. El análisis de sentimientos.
• 2.8. Corrección ortográfica y gramatical.
• 3.1. Reconocimiento de objetos con IA: un mundo de posibilidades.
• 3.2. Generación de imágenes.
• 3.3. Aplicaciones de IA para la edición de imágenes: mejora de la calidad de las imágenes.
• 3.4. Aplicaciones de IA para búsqueda visual: encontrar imágenes similares o relacionadas.
• 3.5. Aplicaciones de IA para colorización de imágenes: convertir imágenes en blanco y negro a color.
• 4.1. Aplicaciones de IA para traducción automática de voz.
• 4.2. Creación de música.
• 4.3. Transcripción de audio a texto.
• 5. Aplicaciones de IA para vídeo.
Unidad 2. Modelos de lenguaje LLM.
• 1.1. ChatGPT.
• 1.2. Prompts.
• 1.3. Ejemplos reales del uso de ChatGPT.
• 2. Diferencias entre ChatGPT 3.5, 4.O, Mini y 4.
• 3. Herramientas alternativas al ChatGPT. Principales actores y sus desarrollos.
• 3.1. Avances y tendencias clave.
• 4.1. Gemini.
• 4.2. Ejemplos prácticos donde Gemini es muy útil.
• 5.1. Cómo aprovechar al máximo la inteligencia artificial de Copilot.
• 5.2. Uso básico de Copilot.
• 6.1. Ejemplos prácticos y casos de uso.
• 6.2. Aplicaciones del modelo.
• 7.1. El modelo PI.
• 7.2. Mistral.
• 7.3. Grok.
• 7.4. El modelo de Perplexity.
Unidad 3. Generación de textos con Inteligencia Artificial (IA).
• 1.1. Componentes básicos de la generación de texto con IA.
• 1.2. Arquitecturas de modelos para generación de texto.
• 1.3. Ejemplo de generación de texto con ChatGPT.
• 1.4. Utilidades para aprovechar el modelo ChatGPT.
• 2.1. Generación de contenido creativo.
• 2.2. Resumen automático de textos usando IA.
• 2.3. Traducción automática.
• 2.4. Ejemplo de generación de texto en Gemini.
• 3.1. Técnicas de creación de prompts efectivos.
• 3.2. Uso de RAG (Retrieval Augmented Generation).
• 3.3. Otras técnicas complementarias.
Unidad 4. Generación de imágenes con Inteligencia Artificial (IA).
• 1.1. Definición y evolución de la generación de imágenes con IA.
• 1.2. Historia y desarrollo de tecnologías clave.
• 2.1. Técnicas para generar imágenes con IA.
• 2.2. Aspectos técnicos avanzados en la generación de imágenes.
• 3.1. Leonardo: características y usos.
• 3.2. Firefly: funcionalidades y aplicaciones.
• 4.1. Generación de imágenes mediante IA en publicidad y marketing.
• 4.2. Generación de imágenes mediante IA en otras industrias.
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