Máster IA For Business Online. Expert

Domina las herramientas basadas en Inteligencia Artificial, los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) y la Recuperación de Información Generativa (RAG). Aprende a usar la IA a un nivel experto para aplicar estas herramientas y sus beneficios en tu trabajo y el día a día. 

Nivel: Avanzado | Duración: 135 h

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Formación Inteligencia Artificial Online

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Temario

Máster IA For Business Online. Expert

  • Qué es la Inteligencia Artificial, historia, sectores y tecnologías 
  • El aprendizaje y sus tipos 
  • Aprendizaje automático (machine learning) 
  • Algoritmos de aprendizaje automático 
  • Aprendizaje profundo (deep learning) 
  • Tipos de redes neuronales 
  • La importancia de los datos, errores y sesgos 
  • La revolución de las apps de IA: Aumentando productividad 
  • Productividad: IAs asistentes personales que son capaces de respondernos a cualquier cosa (ChatGPT y similares) 
  • ChatGPT, Gemini, Copilot, Anthropic y otros 
  • Prompts y primeras demos 
  • Uso básico y diferentes versiones 
  • Uso avanzado y los mejores prompts 
  • Plugins y GPTs 
  • Productividad: IAs que procesan y automatizan ficheros (pdf, word, excel, power point, etc.) 
  • Trabajaremos con ficheros 
  • Chat GPT y los ficheros 
  • Productividad: IAs generadoras de imágenes (Midjourney y similares) 
  • Generemos y editemos imágenes 
  • La combinación perfecta. ChatGPT + Dalle3 
  • Productividad: IAs orientadas al branding y al marketing 
  • Productividad: IAs orientadas a nichos de negocio específicos
  • Proyecto desarrollado con Python I: Preparación del entorno de programación 
  • Proyecto desarrollado con Python II: Descubrir el proyecto, los datos y los objetivos 
  • Proyecto desarrollado con Python III: Separación de información, selección de modelos y entrenamiento 
  • Proyecto desarrollado con Python IV: Evaluación de los modelos 
  • Proyecto desarrollado con Python V: Predicción, exportación y conclusiones 
  • Proyecto desarrollado con Python VI: Explicabilidad y justificación de los resultados (SHAP y LIME) 
  • Proyecto desarrollado con Python VII: Bonus: Como pre-procesar datos para Inteligencia Artificial
  • Introducción 
  • ¿Qué es la IA? 
  • Aplicaciones 
  • Resumen
  • Introducción 
  • ChatGPT 
  • Gemini 
  • Copilot 
  • Claude 
  • Otras herramientas de IA 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • ¿Cómo nos comunicamos con la IA? 
  • ¿Cómo tienen que ser los prompts? 
  • Estrategia para diseñar prompts efectivos 
  • Posibles tipos de conversación: trucos para conversar 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Prompt para generar texto 
  • ChatGPT para generar texto 
  • Gemini para generar texto 
  • Copilot para generar texto 
  • Claude para generar texto 
  • Otras herramientas de IA para generar texto 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Prompts para resumir texto 
  • ChatGPT para resumir texto 
  • Gemini para resumir texto 
  • Copilot para resumir texto 
  • Claude para resumir texto 
  • Otras herramientas de IA para resumir texto 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Prompts para crear un mapa mental 
  • ChatGPT para generar un mapa mental 
  • Gemini para generar el texto de un mapa mental 
  • Copilot para generar el texto de un mapa mental 
  • Claude para generar el texto de un mapa mental 
  • Otras herramientas de IA para generar el texto de un mapa mental 
  • Xmind para crear mapas mentales 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Prompts para crear una presentación 
  • ChatGPT para generar una presentación 
  • Gemini para generar el texto de una presentación 
  • Copilot para generar el texto de una presentación 
  • Claude para generar el texto de una presentación 
  • Otras herramientas de IA para generar el texto de una presentación 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Prompt para interactuar con vídeos 
  • ChatGPT para interactuar con un vídeo 
  • Gemini para interactuar con un vídeo 
  • Copilot para interactuar con un vídeo 
  • Claude para interactuar con un vídeo 
  • Otras herramientas de IA para interactuar con videos 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Prompts para analizar datos 
  • ChatGPT para analizar datos 
  • Gemini para analizar datos 
  • Copilot para analizar datos 
  • Claude para analizar datos 
  • Otras herramientas de IA para analizar datos 
  • Resumen 
  • Introducción 
  • Identifica tus herramientas de IA 
  • Resumen 
  • ¿Pero qué son estos agentes? 
  • Agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje (LLM) 
  • ¿Qué hace a un agente ser un agente? 
  • Colaboración multiagente 
  • Más conceptos fundamentales sobre agentes autónomos 
  • Diferencias entre IA generativa y la IA agéntica 
  • Aplicaciones de agentes autónomos en la industria y la administración pública 
  • Resumen 
  • ¿Pero qué son estos agentes? 
  • Agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje (LLM) 
  • ¿Qué hace a un agente ser un agente? 
  • Colaboración multiagente 
  • Más conceptos fundamentales sobre agentes autónomos 
  • Diferencias entre IA generativa y la IA agéntica 
  • Aplicaciones de agentes autónomos en la industria y la administración pública 
  • Resumen 
  • Algunas plataformas de agentes de IA populares 
  • ¿Qué es CrewAI? Ejemplos prácticos 
  • Integración de CrewAI con otras herramientas 
  • Otra plataforma de agentes: Introduciendo Autogen 
  • Resumen 
  • Supervisión y mantenimiento de agentes 
  • Identificación de áreas susceptibles a la automatización 
  • Estrategias para la mejora continua de procesos 
  • Medición del impacto de la optimización 
  • Resolución de problemas comunes 
  • Flujo de tokens en diferentes patrones de conversación 
  • Patrones de uso de tokens 
  • Mejores prácticas para la gestión de tokens 
  • Resumen 
  • Análisis integral del ROI 
  • KPIs extendidos para evaluar el ROI 
  • Herramientas avanzadas para medir el ROI 
  • Estrategias avanzadas de ajuste 
  • Iteración y mejora continua 
  • Resumen 
  • Resumen 
  • Componentes clave de los modelos de lenguaje grande (LLMs) 
  • ¿Por qué son tan revolucionarios los Transformers? 
  • Limitaciones de las redes neuronales clásicas 
  • La revolución de los Transformers 
  • ¿Y a efectos prácticos, qué necesito tener para operar mi propio LLM? 
  • Cargando un modelo de GPT2 en nuestro entorno de desarrollo 
  • Las matemáticas muy resumidas detrás de los Transformers (solo para fans verdaderos) 
  • Comparación de Transformers con CNNs y RNNs 
  • ¿Y cómo es posible que los LLMs parezcan razonar? 
  • Componentes clave de la recuperación de datos 
  • Resumen 
  • Definición de datos no estructurados 
  • Algunos tipos de datos no estructurados 
  • ¿Cómo se usan los datos no estructurados en RAG? 
  • Preprocesamiento de Texto 
  • Datos en ficheros 
  • Importancia de procesar datos no estructurados para LLMs 
  • ¿Qué es exactamente la indexación de datos? 
  • Procesamiento de datos multimedia 
  • Procesar videos (extraer audio, transcribirlo y generar embeddings) 
  • Resumen 
  • Definición de datos no estructurados 
  • Algunos tipos de datos no estructurados 
  • ¿Cómo se usan los datos no estructurados en RAG? 
  • Preprocesamiento de Texto 
  • Datos en ficheros 
  • Importancia de procesar datos no estructurados para LLMs 
  • ¿Qué es exactamente la indexación de datos? 
  • Procesamiento de datos multimedia 
  • Procesar videos (extraer audio, transcribirlo y generar embeddings) 
  • Resumen 
  • Definición de datos no estructurados 
  • Algunos tipos de datos no estructurados 
  • ¿Cómo se usan los datos no estructurados en RAG? 
  • Preprocesamiento de Texto 
  • Datos en ficheros 
  • Importancia de procesar datos no estructurados para LLMs 
  • ¿Qué es exactamente la indexación de datos? 
  • Procesamiento de datos multimedia 
  • Procesar videos (extraer audio, transcribirlo y generar embeddings) 
  • Resumen 
  • Definición de datos no estructurados 
  • Algunos tipos de datos no estructurados 
  • ¿Cómo se usan los datos no estructurados en RAG? 
  • Preprocesamiento de Texto 
  • Datos en ficheros 
  • Importancia de procesar datos no estructurados para LLMs 
  • ¿Qué es exactamente la indexación de datos? 
  • Procesamiento de datos multimedia 
  • Procesar videos (extraer audio, transcribirlo y generar embeddings) 
  • Resumen