Curso en IA Generativa Multimodal en tu Trabajo: ChatGPT, Copilot, Gemini y Más (Versión en Línea)
Curso
En línea
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
En línea
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
21h
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Inicio
04/11/2026
Aprender a utilizar los sistemas de inteligencia artificial generativa, ChatGPT, Copilot y Gemini, para incrementar la eficiencia laboral. Los participantes resolverán casos prácticos y ejercicios en estos sistemas para escribir informes y artículos en diferentes estilos, traducir y editar textos, generar videos, audios e imágenes, redactar o contestar correos electrónicos, resumir artículos, escribir minutas, hacer evaluaciones y más. Se aplicarán los sistemas directamente y de forma integrada con otros programas comunes en el trabajo (hojas de cálculo y procesadores de texto). Se examinarán los problemas éticos asociados, la mitigación de sesgos, las discriminaciones en la generación de texto, la promoción de la transparencia y la responsabilidad.
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Acerca de este curso
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Materias
- Inteligencia artificial
- Ingeniería de prompts
- Contenido multimodal
- Derecho de autor
- Redacción de prompts
Profesores
Dra. Ana Lidia Franzoni Velázquez
Docente
Programa académico
Temario:
1. Fundamentos de la inteligencia artificial generativa
Cómo se genera contenido original
Qué se necesita para usar estos sistemas
En qué tipo de tareas se utilizan
Limitaciones de estos sistemas
2. Introducción a la ingeniería de prompts
Los prompts son los diálogos que se utilizan para interactuar con los sistemas generativos
Cómo se escriben los prompts para obtener la respuesta deseada
Mejores prác ticas para escribir prompts
3. Generación multimodal en inteligencia artificial generativa
Qué tipo de contenido se genera (texto, video, audio, imágenes)
Pasos para crear contenido multimodal
4. Conexión entre los sistemas y las herramientas de trabajo
Enlace con hojas de cálculo y procesadores de texto
5. Ética y responsabilidad en la inteligencia artificial generativa
Deficiencias de los sistemas (discriminación, transparencia, responsabilidad, sesgos y errores)
Implicaciones para los derechos de autor
Cómo dar crédito al contenido generado por los sistemas
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