El Vicerrectorado de Transformación para la Universidad Digital, a través de PUE Academy, ha organizado la impartición del curso online Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa.

El curso tiene una formación aproximada de 70 horas repartidas a lo largo de 5 semanas, incluyendo una sesión webinar en directo por semana con el tutor como complemento a la formación. Las webinars también estarán disponibles en la plataforma e-learning, para que puedan ser visualizadas por aquellos que no puedan asistir en directo. Pueden revisar los contenidos del curso al final de la página.

Adicionalmente, el curso incluye una hora de tutorización extra por semana para resolución de dudas y el acceso a PUE Alumni de todos los inscritos en el curso. El programa PUE Alumni permite el acceso a la certificación oficial del curso a la que podrán acceder al finalizarlo y un acceso a la plataforma IT SKills durante dos años con cursos oficiales de diversas temáticas que podrán realizar por su cuenta de manera 100% online.

Se van a realizar 2 ediciones de este curso en las siguientes fechas:

1ª edición: 13 octubre – 14 noviembre

2ª edición: 17 noviembre – 19 diciembre

Los webinars del curso se realizarán los jueves de cada semana, comenzando a las 16:00 y con una duración de 1,5 horas por cada webinar.

Para realizar la formación, es necesario registrarse previamente en la edición del curso deseada, antes del 8 de octubre a las 14:00, en el formulario disponible en el siguiente enlace:

https://transformaciondigital.uca.es/curso-ia-generativa/

Las plazas son limitadas, se atenderán por riguroso orden de inscripción. Quienes obtengan plaza recibirán, a partir del 9 de octubre, un correo electrónico con las instrucciones para acceder a los cursos en la plataforma e-learning del curso.

La asistencia al 100% de las sesiones webinar del curso será objeto de certificación de asistencia por un total de 7,5 horas por parte del Vicerrectorado de Profesorado.

Contenidos

UNIDAD 1: Introducción.

Módulo 1: Tipos de IA.

Objetivos del módulo y términos clave.
Inteligencia Artificial.
IA Generativa.
IA Predictiva.
IA Discriminativa.
IA Analítica.
IA Estadística.
IA vs. Motores de Búsqueda.

Módulo 2: Procesos.

Objetivos del módulo y términos clave.
Modelos de texto.
Modelos de imagen.
Modelos de lenguaje grande.
Difusión.
Transformer.
Autoencodificadores Variacionales.
Redes Generativas Antagónicas.
Redes Neuronales Convolucionales.
Entrenamiento de modelos.

Módulo 3: Entrada y Salida.

Objetivos de del módulo y términos clave.
Comprender la entrada y salida.
Tipos de entrada.
Tipos de salida.
Personalización.
Herramientas de IA.
Selección de una herramienta.

Módulo 4: Herramientas y Sistemas.

Objetivos del Módulo y términos clave.
Modelos conversacionales.
ChatGPT.
Microsoft Copilot.
Google Gemini.
Meta AI.
Adobe Express.
Claude.
Microsoft Azure AI Studio.
Stable Diffusion.
DALL-E.
Adobe Firefly.

Módulo 5: Limitaciones.

Objetivos del Módulo y términos clave.
Fiabilidad.
Requisitos tecnológicos.
Privacidad.
Falta de estándares.
Consistencia.
Obsolescencia.

UNIDAD 2: ingeniería de Prompts.

Módulo 1: Información textual.

Objetivos del módulo y términos clave.
Recolectar contenido.
Resumir.
Crear e idear.

Módulo 2: Transformar contenido.

Objetivos del módulo y términos clave.
Reformatear contenido.
Editar y corregir.
Visualizar.
Transformar tipo de medio.
Personalizar y adaptar.

Módulo 3: Imágenes.

Producir una imagen.
Explorar ideas artísticas.
Transformar una imagen.
Describir una imagen.

Módulo 4: Video.

Añadir movimiento.
Interpolar.
Colorear.
Generar video.
Generar un avatar.
Añadir y eliminar objetos.
Subtítulos.

UNIDAD 3: Refinamiento de Prompts.

Módulo 1: Mejoras.

Objetivos del módulo y términos clave.
Especificidad.
Claridad.
Evitar suposiciones.
Estilo y tono.
Guía de estilo.
Persona.
Contexto.

Módulo 2: Entradas adicionales.

Objetivos del módulo y términos clave.
Ejemplos.
Glosario.
Plantillas.
Documentos de investigación.
Conversaciones anteriores.

Módulo 3: Técnicas de prompts.

Objetivos del módulo y términos clave.
Zero-Shot.
Few-Shot.
Chain-of-Thought.
Auto-consistencia.
Generar conocimiento.
Encadenamiento de prompts.
Reverse prompting.

Módulo 4: Precisión.

Objetivos del módulo y términos clave.
Verificar hechos históricos.
Verificar hechos actuales.
Verificar datos numéricos.

UNIDAD 4: Ética.

Módulo 1: Sesgo.

Objetivos del módulo y términos clave.
Sesgo en la IA.
Datos de entrenamiento.
Guardrails.
Prompts.
Sesgos comunes.

Módulo 2: Implicaciones legales.

Objetivos del módulo y términos clave.
Propiedad intelectual.
Uso inapropiado.
Transparencia.

Módulo 3: Preocupaciones sobre la privacidad.

Objetivos del módulo y términos clave.
Importancia de la privacidad.
Entrenamiento.
Robo de identidad.
Políticas de la empresa.
Contenido generado por humanos.

Módulo 4: Riesgos e impactos.

Objetivos del módulo y términos clave.
Supervisión.
Responsabilidad.
Acción legal.
Propósitos peligrosos.
Impactos negativos.
Impactos positivos.