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Curso de Inteligencia artificial: productividad (Programa detallado)

Objetivo:

Aplicar técnicas de prompting usando diferentes LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.) para optimizar tareas profesionales y mejorar la productividad utilizando Inteligencia Artificial Generativa.

Dirigido a:

  • Personas que deseen aprender a utilizar ChatGPT, Claude, Gemini y otros LLMs de forma práctica y profesional.
  • Administrativos, consultores, analistas, responsables de proyectos y perfiles de oficina que trabajan habitualmente con documentos, correos electrónicos, informes y presentaciones.
  • Emprendedores y autónomos que busquen automatizar tareas, generar contenido y optimizar procesos de negocio.
  • Usuarios de Excel que quieran utilizar la IA para generar fórmulas, automatizar análisis y ahorrar tiempo en sus hojas de cálculo.
  • Profesionales que necesiten analizar datos, generar informes y visualizar información de forma más rápida y eficiente.
  • Creadores de contenido, formadores y docentes que quieran aprovechar la IA para crear materiales, imágenes, vídeos y recursos formativos.
  • Personas interesadas en aprender técnicas avanzadas de prompting para obtener resultados de mayor calidad con cualquier LLM.
  • Usuarios que quieran crear asistentes personalizados y GPTs adaptados a sus necesidades profesionales o personales.
  • Estudiantes y recién graduados que deseen adquirir una de las competencias más demandadas actualmente en el mercado laboral.
  • Cualquier persona que quiera aprender a seleccionar la Inteligencia Artificial más adecuada para cada tarea y sacar el máximo partido a las herramientas de IA actuales.

Requisitos:

No son necesarios conocimientos previos, se comenzará totalmente desde cero. Se usarán los LLMs en su versión gratuita (ChatGPT, Claude, Copilot y Gemini) para los ejemplos, pero es posible utilizar cualquier LLM al que se tenga acceso. Se recomienda disponer de acceso a la suite de Microsoft Office en cualquiera de sus versiones.

Programa del curso

1.- ¿Qué son los LLMs?

Objetivo:

Describir los conceptos fundamentales de los LLMs.

Contenido:

  1. ¿Qué son los LLMs?
    1. Introducción a los Large Language Model (LLM)
    2. Concepto de Tokenización y ventana de contexto en un LLM
    3. Fases de un Large Language Model (LLM)
    4. ¿Qué LLM hay disponibles y qué IA utilizar para cada tarea? Claude, ChatGPT, Gemini,…
    5. Primeros pasos con un LLM y caso de uso
    6. ¿Cómo personalizar el estilo y formato de respuestas de los LLMs?
    7. Resumen
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2.- Construcción de Prompts - Aprende a preguntar al LLM

Objetivo:

  • Aplicar técnicas de construcción de prompts para optimizar tareas profesionales utilizando LLMs.

Contenido:

  1. Construcción de Prompts - Aprende a preguntar al LLM
    1. Cómo crear tu Prompt y aplicar el proceso CETO
    2. Técnicas para formular Prompts: Zero-Shot, One-Shot, Few-Shots y Plantillas de salida
    3. Creación de Prompts secuenciales y reforzados
    4. Prompts para mejorar automáticamente la salida
    5. Desbloqueando formatos especiales de salida
    6. Perfecciona la precisión de los Prompts con el Razonamiento
    7. Ingeniería de prompting inverso
    8. Técnica "abogado del diablo" para procesos de innovación
    9. Resumen
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3.- IA para Automatización de Tareas Profesionales - nivel básico

Objetivo:

Utilizar diferentes LLMs para automatizar tareas profesionales básicas.

Contenido:

  1. IA para Automatización de Tareas Profesionales - nivel básico
    1. Uso de IA para responder a emails automáticamente con tu estilo de comunicación
    2. Cómo integrar IA en aplicación de Email para mejorar la eficiencia
    3. Buscar información en la web en tiempo real con IA
    4. Cómo resumir textos y sintetizar información con IA
    5. Traducir idiomas y soporte al lenguaje con LLMs
    6. Cómo mejorar el impacto de los emails con mensajes personalizados a tu audiencia
    7. Resumen
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4.- IA para Automatización de Tareas Profesionales - nivel intermedio

Objetivo:

Utilizar diferentes LLMs para automatizar tareas profesionales de nivel intermedio.

Contenido:

  1. IA para Automatización de Tareas Profesionales - nivel intermedio
    1. Generación masiva de respuestas adaptadas a cada interesado
    2. Creación de contenido para blogs, artículos o boletines corporativos
    3. Respuestas automáticas a preguntas frecuentes
    4. Redacción de propuestas de negocio con LLMs
    5. Asistencia generando documentos legales con LLMs
    6. Resumen
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5.- IA para Automatización de Tareas Profesionales - nivel avanzado

Objetivo:

Utilizar diferentes LLMs para automatizar tareas profesionales de nivel avanzado.

Contenido:

  1. IA para Automatización de Tareas Profesionales - nivel avanzado
    1. Generación de brainstormings avanzados con IA
    2. Uso de la investigación en profundidad con IA
    3. Funcionalidad de lienzo en los LLMs (canvas)
    4. Creación de páginas web para tu negocio con IA usando el canvas
    5. Creación de aplicaciones personalizadas con IA
    6. Cómo utilizar el modo agente
    7. Uso de proyectos para personalización de la IA a tus datos
    8. Resumen
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6.- IA para Automatización de Excel

Objetivo:

Automatizar tareas en Microsoft Excel utilizando LLMs para crear funciones, macros y limpieza de manera automática.

Contenido:

  1. IA para Automatización de Excel
    1. IA y Excel - Mejora la eficiencia en fórmulas
    2. IA y Excel - Creación de macros automática para automatizar tareas
    3. IA y Excel - Creación de macros para filtros avanzados
    4. Limpieza y Transformación de datos Excel con IA
    5. Resumen
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7.- IA para Análisis y visualización de datos automática

Objetivo:

Aplicar LLM para automatizar el análisis y la visualización de datos.

Contenido:

  1. IA para Análisis y visualización de datos automática
    1. Limpieza de datos automática para CSV, Excel…
    2. Limpieza de datos automática para SQL, Python…
    3. Transformación de datos avanzada automática con IA
    4. Carga y análisis de datos automatizado en Python con IA
    5. Visualización de datos automatizada en Python con IA
    6. Análisis y visualización avanzada con IA
    7. Uso de Genspark.ai para análisis de datos automático
    8. Resumen
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8.- Uso y Creación de GPTs personalizados

Objetivo:

  • Crear GPTs personalizados para optimizar tareas profesionales y mejorar la productividad.

Contenido:

  1. Uso y Creación de GPTs personalizados
    1. ¿Qué son los GPTs personalizados?
    2. Uso de GPTs personalizados (Data Analyst, Write for me, Diagrams…)
    3. ¿Cómo crear nuestro propio GPT? Aplicaciones
    4. ¿Cómo crear nuestro propio GPT? - Asistente con conocimiento extendido
    5. Resumen
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9.- IA para Generación de Imágenes y vídeos

Objetivo:

Aplicar técnicas de prompting específicas para generar imágenes y vídeos utilizando IA.

Contenido:

  1. IA para Generación de Imágenes y vídeos
    1. Creación y edición de imágenes con IA
    2. Creación de logos profesionales
    3. Creación de vídeos con IA
    4. Resumir vídeos con IA
    5. Resumen
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10.- IA para Automatización de Word

Objetivo:

Aplicar técnicas de prompting para automatizar la creación, análisis y edición de documentos en Microsoft Word.

Contenido:

  1. IA para Automatización de Word
    1. Corregir y editar textos para asegurar la claridad, coherencia y corrección gramatical
    2. Uso de plugin integrado IA en Microsoft Word - Generación de contenido
    3. Uso de plugin IA integrado en Microsoft Word - Análisis y resumen de información
    4. Uso de plugin IA integrado en Microsoft Word - Traducción de textos
    5. Resumen
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11.- IA para Automatización de presentaciones y PowerPoint

Objetivo:

Conseguir crear presentaciones con IA y exportar resultados a Microsoft PowerPoint usando diferentes LLMs.

Contenido:

  1. IA para Automatización de presentaciones y PowerPoint
    1. Creación de portadas de presentaciones con IA y Canva
    2. Preparación del contenido de diapositivas con IA
    3. Diseño y estilo de diapositivas con IA
    4. Uso de IA para crear presentaciones completas automáticamente
    5. Creación de presentaciones y diapositivas automáticamente con IA (Genspark)
    6. Resumen
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