Curso de ChatGPT aplicado a Microsoft 365 (Programa detallado)
Objetivo:
El objetivo de este curso es introducir a los participantes en los fundamentos de los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial y cómo se pueden aplicar en Microsoft 365.
A lo largo del curso, los participantes van a aprender a utilizar el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la eficiencia en la productividad diaria, la gestión y análisis de información, y en las tareas de comunicación en las organizaciones.
Dirigido a:
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
Requisitos:
No se requiere experiencia previa ni en modelos de lenguaje ni en inteligencia artificial o programación para realizar este curso. Pero sí es necesario:
- Tener una cuenta de Microsoft 365, para acceder a los programas: Word, Excel, etc.
- Una cuenta de ChatGPT. En el curso se ha utilizado, y solo es necesaria, una cuenta gratuita.
PROGRAMA DEL CURSO
1.- Introducción a los modelos de lenguaje
Objetivo
Comprender los principios fundamentales de los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial y su uso en la producción y comprensión del lenguaje natural.
Contenido
- 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
- Desafíos y problemas comunes en modelos de lenguaje
- Conclusiones y próximos pasos
- Resumen
2.- Prompts: las instrucciones para los modelos de lenguaje
Objetivo
- Aprender a crear instrucciones precisas y efectivas en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, con el objetivo final de usarlas en las aplicaciones y servicios de Microsoft 365.
- Crear instrucciones en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, ajustadas a situaciones de trabajo específicas de las aplicaciones y servicios de Microsoft 365.
Contenido
- 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
- Limitaciones
- Resumen
3.- Modelos de lenguaje aplicados en Excel
Objetivo
- Aprender a crear instrucciones precisas y efectivas en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, con el objetivo final de usarlas en Excel.
- Crear instrucciones en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, ajustadas a situaciones de trabajo específicas de Excel.
Contenido
- 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
- Casos prácticos con anidamiento
- Casos prácticos especializados
- Resumen
4.- Modelos de lenguaje aplicados en Word
Objetivo
- Aprender a crear instrucciones precisas y efectivas en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, con el objetivo final de usarlas en Word.
- Crear instrucciones en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, ajustadas a situaciones de trabajo específicas de Word.
Contenido
- Modelos de lenguaje aplicados en Word
- Fundamentos
- Opciones de pegado
- Generación, edición y revisión de contenido
- Traducción
- Resúmenes y extractos
- Otras aplicaciones
- Resumen
5.- Modelos de lenguaje aplicados en PowerPoint
Objetivo
- Aprender a crear instrucciones precisas y efectivas en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, con el objetivo final de usarlas en PowerPoint.
- Crear instrucciones en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, ajustadas a situaciones de trabajo específicas de PowerPoint.
Contenido
- Modelos de lenguaje aplicados en PowerPoint
- Fundamentos
- Demostración práctica
- Generar contenidos
- Estructura en esquema
- Profesionalizar la presentación
- Generación de imágenes
- Resumen
6.- Modelos de lenguaje aplicados en Outlook
Objetivo
- Aprender a crear instrucciones precisas y efectivas en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, con el objetivo final de usarlas en las aplicaciones y servicios de Microsoft 365.
- Crear instrucciones en los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, ajustadas a situaciones de trabajo específicas de las aplicaciones y servicios de Microsoft 365.
Contenido
- Modelos de lenguaje aplicados en Outlook
- Fundamentos
- Caso práctico: seguimiento
- Caso práctico: reunión
- Otros ejemplos
- Extensiones
- Resumen
7.- Desafíos éticos y legales
Objetivo
- Conocer, analizar y evaluar los riesgos éticos y legales asociados con el uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial.
- Desarrollar habilidades para identificar y abordar los desafíos éticos y legales en el diseño, implementación y uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial.
- Aplicar principios éticos y legales en la toma de decisiones relacionadas con el uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial.
Contenido
- Desafíos éticos y legales
- Fundamentos
- Ética en la inteligencia artificial
- Aspectos legales y regulatorios
- Sesgo y discriminación en modelos de lenguaje
- Privacidad y seguridad de datos
- Transparencia y explicabilidad
- Casos de estudio y ejemplos prácticos
- Conclusiones y reflexiones finales
- Resumen
¡Nunca dejes de aprender!
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