Inteligencia Artificial para Profesionales

Dirigido a

Profesionales en áreas tecnológicas, informática, ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas, así como a aquellos con experiencia relevante en campos relacionados y un interés marcado en la Inteligencia Artificial

Inicio

17/01/2024

Duración

6 jornadas

Frecuencia

Lunes y miercoles 18.30 a 21.30

Profesor

Amadeo Vinader / Beatriz Serna

Plan de Estudios

Instalación de CHATGPT en la computadora. 2. Instalación de CHATGPT en teléfonos ANDROID E IOS. 3. Comprendiendo el CHATBOT conversacional CHATGPT 3.5 gratuito de OPENAI. 4. ¿Qué es la inteligencia artificial? (CON CHATGPT). 5. Crear un PowerPoint en 5 minutos (con CHATGPT). 6. La importancia de las instrucciones o Prompt (práctico). 7. Tipos de Prompt: desde los simples hasta la ingeniería de Prompt (práctico). 8. Descubriendo los mejores blogs sobre Prompt (práctico). 9. Ejemplos de aplicación de ChatGPT en diferentes ámbitos. 10. Conversión de texto a video (con ChatGPT). 11. Resúmenes, tablas, opciones múltiples, parafraseo y temas de examen (con ChatGPT). 12. Creación de mapas conceptuales (con ChatGPT). 13. Uso de excel con ChatGPT y código de programación. 14. Programación con ChatGPT. 15. Conversión de texto a imagen. 16. OTROS CHATBOTS CONVERSACIONALES (perplexity-you.com, Google Bard, Claude 2, Microsoft Bing, etc.). 17. APLICACIONES PRÁCTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. 18. DESCUBRIMIENTO DE APLICACIONES IA EN LOS PRINCIPALES DIRECTORIOS. 19. CHATPDF, HUMATA, ILOVEPDF: HERRAMIENTAS POTENCIADAS POR IA. 20. VENTAJAS DE LA VERSIÓN PAGADA DE CHATGPT 4 (comparación con ChatGPT 3.5). 21. USO DE CHATGPT 4 EN LÍNEA CON CONEXIÓN A INTERNET. 22. PLUGINS DE CHATGPT 4 (Más de 800 aplicaciones que potencian ChatGPT 4). 23. Análisis avanzado de datos con ChatGPT 4 (los mejores análisis con lenguaje de programación automático).

Objetivo

Fundamentos de la IA** – Introducción a la IA y su relevancia en la actualidad. – Conceptos clave: aprendizaje automático, redes neuronales, algoritmos de IA. – Herramientas básicas: Python, TensorFlow, PyTorch, etc. 2. **Aplicaciones Prácticas** – Implementación de modelos de IA en casos de uso reales. – Proyectos prácticos: visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de patrones. 3. **Desarrollo Avanzado