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Curso de Asistentes de IA personalizados: automatización (Programa detallado)

Objetivo:

Al finalizar el curso podrás…

  • Comprender los fundamentos de los asistentes de IA personalizados y sus diferencias respecto a los LLMs de propósito general. 
  • Crear GPTs personalizados adaptados a necesidades profesionales y casos de uso específicos. 
  • Ampliar las capacidades de los asistentes mediante conocimiento extendido basado en documentos y fuentes de información propias. 
  • Utilizar herramientas avanzadas como análisis de datos, intérprete de código y acciones personalizadas dentro de los asistentes.
  • Integrar asistentes de IA con APIs y servicios externos para automatizar procesos y acceder a información en tiempo real. 
  • Desarrollar chatbots y asistentes inteligentes para atención al cliente, soporte y otras aplicaciones empresariales. 
  • Implementar modelos de lenguaje open source en local utilizando Ollama, LM Studio y otras herramientas especializadas. 
  • Crear asistentes privados en entornos locales con AnythingLLM, memoria, bases de datos vectoriales y conocimiento propio.

Dirigido a:

  • Profesionales que deseen mejorar su productividad mediante asistentes de IA personalizados. 
  • Emprendedores y autónomos interesados en automatizar procesos y crear soluciones inteligentes para sus negocios. 
  • Consultores y analistas que quieran incorporar IA avanzada en sus servicios profesionales. 
  • Desarrolladores de software que busquen integrar asistentes de IA, APIs y modelos de lenguaje en sus aplicaciones. 
  • Especialistas en automatización que deseen combinar asistentes de IA con flujos de trabajo y herramientas externas. 
  • Responsables de negocio, innovación o transformación digital que quieran impulsar iniciativas basadas en IA. 
  • Cualquier persona interesada en aprender a crear asistentes de IA tanto en la nube como en entornos locales utilizando modelos open source.

Requisitos:

No es necesario contar con conocimientos previos en la materia. Si se quieren implementar las soluciones con los GPTs de OpenAI, es preciso una cuenta de ChatGPT Plus, pero se darán alternativas gratuitas como las Google Gems, proyectos de IA o los asistentes de IA en local sin coste.

PROGRAMA DEL CURSO

1.- Introducción a los Asistentes de IA personalizados

Objetivo

Aprender a usar y crear asistentes personalizados desde cero, proporcionándote, además, una plantilla avanzada para crear asistentes que puedes reutilizar para tus proyectos.

Contenido

  1. Introducción a los Asistentes de IA personalizados
    1. ¿Qué son los GPTs personalizados y en qué se diferencian de la IA general?
    2. Alternativas gratuitas para creación de asistentes de IA
    3. Uso de GPTs personalizados desde el marketplace
    4. Creación del primer GPT personalizado con el asistente
    5. Creación del primer GPT personalizado con método avanzado
    6. Cómo proteger tu GPT personalizado
    7. Resumen
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2.- Funcionalidades avanzadas de los asistentes personalizados: Conocimiento expandido, intérprete de código y privacidad

Objetivo

Configurar asistentes con conocimiento expandido y aplicar el intérprete de código en tus asistentes para construir potentes implementaciones de IA.

Contenido

  1. Funcionalidades avanzadas de los asistentes personalizados: Conocimiento expandido, intérprete de código y privacidad
    1. Uso de conocimiento expandido en los asistentes de IA personalizados
    2. Uso del Intérprete de Código y Análisis de Datos en nuestros asistentes personalizados
    3. Crear Política de Privacidad para nuestros asistentes personalizados
    4. Caso de uso: Creación de un asistente personalizado para traducir todos tus documentos
    5. Resumen
Arriba

3.- Funcionalidades avanzadas de los Asistentes de IA personalizados - Casos de uso con GPTs, Gemas y Proyectos

Objetivo

Creación de asistentes de IA reales en diferentes plataformas como ChatGPT, Gemini o Claude.

Contenido

  1. Funcionalidades avanzadas de los Asistentes de IA personalizados - Casos de uso con GPTs, Gemas y Proyectos
    1. Caso de uso: Creación de GPT "Experto Servicio al Cliente y Mantenimiento"
    2. Caso de uso: Creación de Google Gem "Experto analista de datos"
    3. Creación de asistentes de IA a partir de proyectos de IA
    4. Uso de formato markdown para tus fuentes de datos en GPTs
    5. Resumen
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4.- Funcionalidades avanzadas de los asistentes personalizados: Acciones de IA y conexión con APIs y Chatbots IA

Objetivo

Implementar las acciones de IA que nos permiten conectar nuestros asistentes personalizados con el resto de aplicaciones a través de APIs.

Contenido

  1. Funcionalidades avanzadas de los asistentes personalizados: Acciones de IA y conexión con APIs y Chatbots IA
    1. ¿Qué son las acciones?
    2. Proyecto: Crear GPT personalizado con acciones IA y API de Climatología
    3. Creación de Acciones IA y conexión con APIs
    4. Actividad Práctica asistentes con acciones
    5. Caso de uso: Creación de un Chatbot con IA y GPTs personalizados para tu sitio web
    6. Resumen
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5.- Implementación de IA en local: LLMs con Ollama y LM Studio

Objetivo

Uso de LLMs open source en nuestra infraestructura local o nuestra propia computadora con Ollama y LM Studio sin necesidad de acceder a LLMs privados.

Contenido

  1. Implementación de IA en local: LLMs con Ollama y LM Studio
    1. Privacidad de datos modelos de IA nube vs local
    2. Instalación de Ollama y LM-Studio en local y requisitos técnicos
    3. Cuantización y descarga de modelos open-source
    4. Configuración de parámetros en los modelos open source
    5. Casos de uso con modelos en local
    6. Resumen
Arriba

6.- Implementación de IA en local: Creación de asistentes personalizados con AnythingLLM

Objetivo

Creación de asistentes de IA con AnythingLLM utilizando los LLMs open source y nuestro propio sistema RAG con fuentes de datos internas.

Contenido

  1. Implementación de IA en local: Creación de asistentes personalizados con AnythingLLM
    1. Instalación de AnythingLLM
    2. Integración AnythingLLM con LM Studio
    3. Personalización de asistentes en AnythingLLM
    4. Conexión a base de datos vectorial local con tus propios datos
    5. Caso de uso: Creación de asistente en local "Experto Servicio al Cliente y Mantenimiento"
    6. Resumen
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